概要 OpenCVのcv2.Canny()関数に画像を投げると上図中央のようなエッジ検出結果が返されるが，このままだとエッジはただの白点の集合であり扱いづらい．そこで，エッジ検出結果のエッジを表す白点を繋いでいき，『いい感じ』の曲線(折れ線)を生成することを目指す．折れ線に変換することで，例えばBスプライン曲線補完することでエッジの連続化とスムージングを行ったり，閉じたエッジの場合は囲まれた部分の面積を求めたりできるようになる．最も素朴な方法は一番近い点同士をを繋いでいくというもので，この方法でも割といい感じの折れ線にはなるが，ここではもう少し工夫を凝らす． 表記に関する注釈 $\left(a_1, \dots, a_N \right)$ のように丸括弧で表記されたものは順列を表す． $\left\{a_1, \dots, a_N \right\}$ のように波括弧で表記されたものは集合を

概要 matplotlib で指定した解像度の図を画像で保存する方法について解説します。 figsize, dpi と出力される図の解像度の関係 画像化した際の解像度は Figure オブジェクトの figsize と dpi によって決定されます。 figsize=(w_in, h_in): Figure の大きさ。インチ単位で指定する。 dpi: 1インチあたりのドット数。 $\text{figsize}=(w_{in}, h_{in}), dpi$ が与えられたとき、生成された図のピクセル単位の大きさ $w_{px}, h_{px}$ は以下の関係のように計算されます。 $$ \begin{aligned} w_{px} &= w_{in} * dpi \\ h_{px} &= h_{in} * dpi \end{aligned} $$figsize, dpi を指定しない場合はデフ

invert_xaxis() および invert_yaxis() メソッド matplotlib.pyplot.axis() メソッド pyplot オブジェクトの xlim() および ylim() メソッド axes オブジェクトに対してそれぞれ invert_xaxis() メソッドと invert_yaxis() メソッドを使用して、Matplotlib の X 軸と Y 軸を元に戻すことができます。また、pyplot オブジェクトの axis()、xlim()、および ylim() メソッドを使用して、軸を元に戻すことができる最小値と最大値を設定できます。 invert_xaxis() および invert_yaxis() メソッド X 軸を元に戻すには、matplotlib.axes.Axes.invert_xaxis を使用して Y を反転します使用する軸 matplotl

はじめに 自作カラーマップ操作についていろいろなサイトを検索するのが面倒だと感じたので，解析と整理を行うことにした． 下記のコマンドはJupyterでそのまま実行可能（冒頭に%matplotlib inlineを忘れずに）． colormap情報の取得【plt.get_cmap()とColormapクラス】 デフォルトのcolormapに関する情報は，plt.get_cmap()から取得する． import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt cm_name = 'jet'　# B->G->R cm = plt.get_cmap(cm_name) print(type(cm)) # matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap

最近、とある興味 *1 から量子力学（とりわけ量子化学）の勉強をしています。 水素原子の電子の軌道を計算すると、s軌道とかp軌道とかd軌道とかの計算が載っていて、対応する図が教科書に載っていたりしますよね。 こういうやつです： Wikipedia「球面調和関数」より引用 Attribution: I, Sarxos 個人的な体験ですが、予備校の頃は先生の影響で「化学」に大ハマりしていました *2。 ここから「Emanの物理学」というサイトの影響で「物理」に目覚め、そこからなぜか「数学」に目覚めて現在に至ります。そういった経緯もあって、化学には大変思い入れがあります。 特にこの水素原子の軌道の図は当時から気になっていて、自分で描いてみたいと思っていました。先日ようやく理解でき、実際に自分で描画できるまでになりました。以下がその画像です： これはタイトルにもある「球面調和関数」と呼ばれる関数を