with Image.open("karen.jpg") as img: img = img.resize((img.width//2, img.height//2), Image.BICUBIC) # 1/2にリサイズ(メモリ対策) original = np.asarray(img, np.float32) / 255.0 # [0, 1]のNumpy配列に 後で使うのでNumpy配列としても保持しておきましょう。 2. エッジ検出 最終的にはこの画像を0,1に変換したいのです(二値化)。これは画像の内容にもよりますが、アニメ画像の場合は軸を求める際に、塗りつぶされた領域よりも輪郭線を見てほしいので、エッジ検出を行ってみました。特徴量を抽出しているイメージです。エッジ検出の前には一度グレースケール化をします。エッジ検出はPILの場合はImageFilter.FIND_EDGESでできま
![主成分分析で「九条カレンのポーズ」から正規直交基底を検出する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2ff6a3d16b2fa8695acf307690f84952023c274b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb3NoaWFuMiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MDY5YTFmNmVlMjkxZjI2OGZhMDBmZWFlNGRkYzNlZmQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D08ece577ca8d9318898644d8fa90c785)