Python と OpenCV で，画像のノイズ除去を行う
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システム Python を使うことができる（その場合，Python のインストールは行わない）
システム Python を用いるときは，pip, setuptools の更新は次のコマンドで行う．
sudo apt -y update sudo apt -y install python3-pip python3-setuptools
Ubuntu で，システム Python 以外の Python をインストールしたい場合は pyenv が便利である: 別ページで説明している．
Python の URL: http://www.python.org/
【Python, pip の使い方】
Python, pip は，次のコマンドで起動できる．
【Python 開発環境のインストール】
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境） のインストールは， Windows でコマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行．
python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
詳しくは，: 別ページで説明している．
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境） のインストール: : 別ページで説明している．
コマンドプロンプトで次のコマンドを実行
python -m pip install -U opencv-python
端末で次のコマンドを実行
sudo apt -y update sudo apt -y install libopencv-dev python3-opencv
端末で次のコマンドを実行
sudo apt -y update sudo apt -y install libopencv-dev python3-opencv python3-opencv-apps
画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロード手順は，別ページで説明している．
※ 以下， 画像ファイルは「"/usr/local/image/」にあるものとして，プログラムを示す．
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている fruits.jpg, home.jpg を使用する（謝辞：画像の作者に感謝します）
Python プログラムを動かす．
Python プログラムを動かすために， Windows では「python」， Ubuntu では「python3」などのコマンドを使う．
あるいは， 開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，Spyder，PyCharm，PyScripter など）の利用も便利である．
あるいは，オンラインで動くGoogle Colaboratory のノートブックの利用も，場合によっては便利である．
※ Windows の場合には，「IMROOT="/usr/local/image/"」は、「IMROOT="C:/image/"」のように書き換えて実行する．
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import cv2
IMROOT="/usr/local/image/"
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
cv2.imshow("bgr", bgr)
dst = cv2.cv2.fastNlMeansDenoisingColored(bgr, None, 30, 10, 7)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
画像が表示されるので確認． このあと，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる
※ Windows の場合には，「IMROOT="/usr/local/image/"」は、「IMROOT="C:/image/"」のように書き換えて実行する．
import cv2
IMROOT="/usr/local/image/"
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
cv2.imshow("bgr", bgr)
dst = cv2.cv2.fastNlMeansDenoisingColored(bgr, None, 30, 10, 7)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
画像が表示されるので確認． このあと，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる
Python プログラムを動かす．
Python プログラムを動かすために， Windows では「python」， Ubuntu では「python3」などのコマンドを使う．
あるいは， 開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，Spyder，PyCharm，PyScripter など）の利用も便利である．
あるいは，オンラインで動くGoogle Colaboratory のノートブックの利用も，場合によっては便利である．
※ Windows の場合には，「IMROOT="/usr/local/image/"」は、「IMROOT="C:/image/"」のように書き換えて実行する．
import cv2
IMROOT="/usr/local/image/"
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("mono", mono)
dst = cv2.fastNlMeansDenoising(mono, None, 30, 10, 7)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
画像が表示されるので確認． このあと，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる
※ Windows の場合には，「IMROOT="/usr/local/image/"」は、「IMROOT="C:/image/"」のように書き換えて実行する．
import cv2
IMROOT="/usr/local/image/"
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("mono", mono)
dst = cv2.fastNlMeansDenoising(mono, None, 30, 10, 7)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
画像が表示されるので確認． このあと，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる
濃淡画像には、「cv2.fastNlMeansDenoising」を使う. カラー画像に対しては，「cv2.fastNlMeansDenoisingColored」を使う. ビデオの場合には 「cv2.fastNlMeansDenoisingMulti」を使う.
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