PythonのMahotasで画像を分析しよう

## 第1章: mahotasの概要と導入

mahotasは、Pythonで使用できる強力な画像処理ライブラリです。コンピュータビジョンや画像解析のための多様な機能を提供し、科学研究や実用的なアプリケーション開発に広く活用されています。

mahotasの特徴は、C++で実装された高速なアルゴリズムをPythonから簡単に利用できる点です。NumPy配列との互換性が高く、既存のPythonプロジェクトに容易に組み込むことができます。

以下のコードでmahotasをインストールし、基本的な使用方法を確認できます。

```python
# mahotasのインストール
!pip install mahotas

# 必要なライブラリのインポート
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# サンプル画像の読み込み
image = mh.imread('sample.jpg')

# 画像の表示
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()

# 画像の基本情報
print(f"画像の形状: {image.shape}")
print(f"画像のデータ型: {image.dtype}")
```

このコードでmahotasをインストールし、サンプル画像を読み込んで表示します。また、画像の基本情報も出力します。

## 第2章: 画像のフィルタリング

画像フィルタリングは、画像処理の基本的な操作の一つです。mahotasは様々なフィルタリング手法を提供しており、ノイズ除去や特徴強調などに利用できます。

ここでは、ガウシアンフィルタと中央値フィルタを使用した例を紹介します。ガウシアンフィルタは画像の平滑化に、中央値フィルタはノイズ除去に効果的です。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# サンプル画像の読み込み
image = mh.imread('noisy_image.jpg')

# ガウシアンフィルタの適用
gaussian_filtered = mh.gaussian_filter(image, 2)

# 中央値フィルタの適用
median_filtered = mh.median_filter(image, Bc=np.ones((5,5)))

# 結果の表示
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))

ax1.imshow(image)
ax1.set_title('元の画像')
ax1.axis('off')

ax2.imshow(gaussian_filtered)
ax2.set_title('ガウシアンフィルタ適用後')
ax2.axis('off')

ax3.imshow(median_filtered)
ax3.set_title('中央値フィルタ適用後')
ax3.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()
```

このコードでは、ノイズの多い画像に対してガウシアンフィルタと中央値フィルタを適用し、結果を比較しています。ガウシアンフィルタは全体的な平滑化を行い、中央値フィルタは局所的なノイズを効果的に除去します。

## 第3章: エッジ検出

エッジ検出は、画像内の物体の境界や特徴を識別するための重要な技術です。mahotasは、ソーベルフィルタやキャニーエッジ検出など、複数のエッジ検出アルゴリズムを提供しています。

以下のコードでは、ソーベルフィルタとキャニーエッジ検出を使用してエッジを検出します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# グレースケール画像の読み込み
image = mh.imread('sample.jpg', as_grey=True)

# ソーベルフィルタによるエッジ検出
sobel_edges = mh.sobel(image)

# キャニーエッジ検出
canny_edges = mh.canny(image, sigma=1, low_threshold=0.1, high_threshold=0.2)

# 結果の表示
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))

ax1.imshow(image, cmap='gray')
ax1.set_title('元の画像')
ax1.axis('off')

ax2.imshow(sobel_edges, cmap='gray')
ax2.set_title('ソーベルフィルタ')
ax2.axis('off')

ax3.imshow(canny_edges, cmap='gray')
ax3.set_title('キャニーエッジ検出')
ax3.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()
```

このコードでは、グレースケール画像に対してソーベルフィルタとキャニーエッジ検出を適用しています。ソーベルフィルタは画像の勾配を計算してエッジを検出し、キャニーエッジ検出はより洗練されたアルゴリズムで精密なエッジを抽出します。

## 第4章: 画像のセグメンテーション

画像のセグメンテーションは、画像を意味のある領域に分割する処理です。mahotasは、閾値処理やウォーターシェッドアルゴリズムなど、様々なセグメンテーション手法を提供しています。

以下のコードでは、大津の二値化法とウォーターシェッドアルゴリズムを使用したセグメンテーションの例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# グレースケール画像の読み込み
image = mh.imread('cells.jpg', as_grey=True)

# 大津の二値化法
otsu_threshold = mh.otsu(image)
binary_image = image > otsu_threshold

# ウォーターシェッドセグメンテーション
distances = mh.distance(binary_image)
spots = mh.regmax(distances)
labels, nr_objects = mh.label(spots)
watershed = mh.cwatershed(distances, labels)

# 結果の表示
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))

ax1.imshow(image, cmap='gray')
ax1.set_title('元の画像')
ax1.axis('off')

ax2.imshow(binary_image, cmap='gray')
ax2.set_title('二値化画像')
ax2.axis('off')

ax3.imshow(watershed)
ax3.set_title('ウォーターシェッドセグメンテーション')
ax3.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

print(f"検出されたオブジェクト数: {nr_objects}")
```

このコードでは、細胞画像に対して大津の二値化法を適用して二値画像を作成し、その後ウォーターシェッドアルゴリズムを使用して個々の細胞を分離しています。ウォーターシェッドアルゴリズムは、画像を「地形」と見なし、各オブジェクトを「谷」として分離する手法です。

## 第5章: 特徴抽出

特徴抽出は、画像から有用な情報を取り出す重要なステップです。mahotasは、テクスチャ特徴やモーメント、局所特徴量など、様々な特徴抽出手法を提供しています。

以下のコードでは、Haralick特徴とZernikeモーメントを使用した特徴抽出の例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# グレースケール画像の読み込み
image = mh.imread('texture.jpg', as_grey=True)

# Haralick特徴の抽出
haralick_features = mh.features.haralick(image)

# Zernikeモーメントの計算
zernike_moments = mh.features.zernike_moments(image, radius=20, degree=8)

# 結果の表示
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('元の画像')
plt.axis('off')
plt.show()

print("Haralick特徴:")
for i, feature in enumerate(haralick_features.mean(axis=0)):
    print(f"特徴 {i+1}: {feature:.4f}")

print("\nZernikeモーメント:")
for i, moment in enumerate(zernike_moments):
    print(f"モーメント {i+1}: {moment:.4f}")
```

このコードでは、テクスチャ画像からHaralick特徴とZernikeモーメントを抽出しています。Haralick特徴は画像のテクスチャを数値化し、Zernikeモーメントは形状の特徴を表現します。これらの特徴量は、画像分類や物体認識などのタスクに活用できます。

## 第6章: 形態学的演算

形態学的演算は、画像の形状を操作するための手法です。mahotasは、膨張、収縮、オープニング、クロージングなどの基本的な形態学的演算を提供しています。

以下のコードでは、二値画像に対して膨張と収縮を適用し、その結果を組み合わせてオープニングとクロージングを行う例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 二値画像の作成
image = np.zeros((100, 100), dtype=bool)
image[25:75, 25:75] = True
image[40:60, 40:60] = False

# 構造要素の定義
se = np.ones((5, 5), bool)

# 膨張
dilated = mh.dilate(image, se)

# 収縮
eroded = mh.erode(image, se)

# オープニング（収縮→膨張）
opened = mh.open(image, se)

# クロージング（膨張→収縮）
closed = mh.close(image, se)

# 結果の表示
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))
axes = axes.ravel()

images = [image, dilated, eroded, opened, closed]
titles = ['元の画像', '膨張', '収縮', 'オープニング', 'クロージング']

for i, (img, title) in enumerate(zip(images, titles)):
    axes[i].imshow(img, cmap='binary')
    axes[i].set_title(title)
    axes[i].axis('off')

axes[-1].axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
```

このコードでは、単純な二値画像に対して様々な形態学的演算を適用しています。膨張は物体を拡大し、収縮は縮小します。オープニングはノイズ除去に、クロージングは小さな穴を埋めるのに効果的です。これらの操作を組み合わせることで、複雑な画像処理タスクを実現できます。

## 第7章: 画像の変換と回転

画像の変換と回転は、画像処理や解析において重要な操作です。mahotasは、これらの基本的な幾何学的変換を簡単に行うための関数を提供しています。

以下のコードでは、画像の拡大縮小、回転、反転を行う例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# カラー画像の読み込み
image = mh.imread('sample.jpg')

# 画像の拡大（2倍）
scaled_up = mh.imresize(image, [i*2 for i in image.shape[:2]])

# 画像の縮小（0.5倍）
scaled_down = mh.imresize(image, [i//2 for i in image.shape[:2]])

# 画像の回転（45度）
rotated = mh.rotate(image, 45)

# 画像の反転（左右）
flipped = mh.flip(image, 1)

# 結果の表示
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))
axes = axes.ravel()

images = [image, scaled_up, scaled_down, rotated, flipped]
titles = ['元の画像', '拡大（2倍）', '縮小（0.5倍）', '回転（45度）', '反転（左右）']

for i, (img, title) in enumerate(zip(images, titles)):
    axes[i].imshow(img)
    axes[i].set_title(title)
    axes[i].axis('off')

axes[-1].axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
```

このコードでは、サンプル画像に対して様々な変換を適用しています。`mh.imresize()`関数で画像のサイズを変更し、`mh.rotate()`で回転、`mh.flip()`で反転を行っています。これらの操作は、データ拡張や画像の前処理、特徴の正規化などに役立ちます。

## 第8章: 画像のフーリエ変換

フーリエ変換は、画像を周波数領域で分析するための強力なツールです。mahotasは、高速フーリエ変換（FFT）とその逆変換を簡単に行うための関数を提供しています。

以下のコードでは、画像のフーリエ変換とその可視化、そして逆変換の例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# グレースケール画像の読み込み
image = mh.imread('sample.jpg', as_grey=True)

# フーリエ変換
fft = np.fft.fft2(image)
fft_shift = np.fft.fftshift(fft)

# スペクトルの計算
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fft_shift))

# 逆フーリエ変換
ifft_shift = np.fft.ifftshift(fft_shift)
ifft = np.fft.ifft2(ifft_shift)
reconstructed = np.abs(ifft)

# 結果の表示
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))

axes[0].imshow(image, cmap='gray')
axes[0].set_title('元の画像')
axes[0].axis('off')

axes[1].imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
axes[1].set_title('フーリエ変換（振幅スペクトル）')
axes[1].axis('off')

axes[2].imshow(reconstructed, cmap='gray')
axes[2].set_title('逆フーリエ変換')
axes[2].axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()
```

このコードでは、まず画像をフーリエ変換し、その振幅スペクトルを可視化しています。フーリエ変換は画像の周波数成分を表現し、高周波成分（細かい詳細）と低周波成分（全体的な構造）を分離します。その後、逆フーリエ変換を行って元の画像を再構成しています。フーリエ変換は、画像のフィルタリングや圧縮、特徴抽出などに広く利用されています。

## 第9章: 画像のヒストグラム解析

ヒストグラム解析は、画像の明るさ分布を理解し、画質改善や特徴抽出に役立つ重要な手法です。mahotasは、ヒストグラムの計算や操作のための関数を提供しています。

以下のコードでは、画像のヒストグラム計算とヒストグラム均等化の例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# グレースケール画像の読み込み
image = mh.imread('low_contrast.jpg', as_grey=True)

# ヒストグラムの計算
hist, _ = np.histogram(image, bins=256, range=(0, 1))

# ヒストグラム均等化
equalized = mh.stretch(image)

# 均等化後のヒストグラム
hist_eq, _ = np.histogram(equalized, bins=256, range=(0, 1))

# 結果の表示
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))

axes[0, 0].imshow(image, cmap='gray')
axes[0, 0].set_title('元の画像')
axes[0, 0].axis('off')

axes[0, 1].plot(hist)
axes[0, 1].set_title('元画像のヒストグラム')
axes[0, 1].set_xlim(0, 255)

axes[1, 0].imshow(equalized, cmap='gray')
axes[1, 0].set_title('ヒストグラム均等化後')
axes[1, 0].axis('off')

axes[1, 1].plot(hist_eq)
axes[1, 1].set_title('均等化後のヒストグラム')
axes[1, 1].set_xlim(0, 255)

plt.tight_layout()
plt.show()
```

このコードでは、低コントラストの画像に対してヒストグラム均等化を適用しています。ヒストグラム均等化は、画像の明るさ分布を均一化することで、コントラストを改善する手法です。`mh.stretch()`関数を使用して簡単に実装できます。結果として、画像の視認性が向上し、細部がより明確になります。

## 第10章: 画像のノイズ除去

ノイズ除去は、画像処理において非常に重要なタスクです。mahotasは、様々なノイズ除去アルゴリズムを提供しています。ここでは、ガウシアンノイズの除去と塩コショウノイズの除去を例として示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# グレースケール画像の読み込み
image = mh.imread('sample.jpg', as_grey=True)

# ガウシアンノイズの追加
noisy_gaussian = image + np.random.normal(0, 0.1, image.shape)
noisy_gaussian = np.clip(noisy_gaussian, 0, 1)

# 塩コショウノイズの追加
noisy_sp = mh.copy(image)
noisy_sp[np.random.random(image.shape) < 0.02] = 0  # 塩ノイズ
noisy_sp[np.random.random(image.shape) < 0.02] = 1  # コショウノイズ

# ガウシアンフィルタによるノイズ除去
denoised_gaussian = mh.gaussian_filter(noisy_gaussian, 2)

# 中央値フィルタによるノイズ除去
denoised_sp = mh.median_filter(noisy_sp, Bc=np.ones((5,5)))

# 結果の表示
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))

axes[0, 0].imshow(image, cmap='gray')
axes[0, 0].set_title('元の画像')
axes[0, 0].axis('off')

axes[0, 1].imshow(noisy_gaussian, cmap='gray')
axes[0, 1].set_title('ガウシアンノイズ')
axes[0, 1].axis('off')

axes[0, 2].imshow(denoised_gaussian, cmap='gray')
axes[0, 2].set_title('ガウシアンフィルタ後')
axes[0, 2].axis('off')

axes[1, 0].imshow(image, cmap='gray')
axes[1, 0].set_title('元の画像')
axes[1, 0].axis('off')

axes[1, 1].imshow(noisy_sp, cmap='gray')
axes[1, 1].set_title('塩コショウノイズ')
axes[1, 1].axis('off')

axes[1, 2].imshow(denoised_sp, cmap='gray')
axes[1, 2].set_title('中央値フィルタ後')
axes[1, 2].axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()
```

このコードでは、まず画像にガウシアンノイズと塩コショウノイズを人工的に追加しています。その後、ガウシアンフィルタと中央値フィルタを使用してそれぞれのノイズを除去しています。ガウシアンフィルタは全体的なノイズ除去に効果的で、中央値フィルタは特に塩コショウノイズの除去に適しています。

## 第11章: 画像のブロブ検出

ブロブ検出は、画像内の連続した領域（ブロブ）を識別する重要な画像処理タスクです。mahotasは、ブロブ検出とラベリングのための関数を提供しています。

以下のコードでは、二値化画像からブロブを検出し、それぞれのブロブに異なる色を付ける例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 二値画像の作成
image = np.zeros((100, 100), dtype=bool)
image[20:40, 20:40] = True
image[60:80, 60:80] = True
image[20:40, 60:80] = True

# ブロブ検出とラベリング
labeled, n_blobs = mh.label(image)

# 結果の表示
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

ax1.imshow(image, cmap='binary')
ax1.set_title('元の二値画像')
ax1.axis('off')

ax2.imshow(labeled, cmap='jet')
ax2.set_title(f'ブロブ検出結果 (ブロブ数: {n_blobs})')
ax2.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

# ブロブの特性を計算
areas = mh.labeled.labeled_size(labeled)
print("各ブロブの面積:")
for i, area in enumerate(areas[1:], start=1):  # 0はバックグラウンド
    print(f"ブロブ {i}: {area} ピクセル")
```

このコードでは、まず単純な二値画像を作成し、`mh.label()`関数を使用してブロブを検出しラベリングしています。結果として、各ブロブに異なるラベル（色）が割り当てられます。さらに、`mh.labeled.labeled_size()`関数を使用して各ブロブの面積を計算しています。この手法は、オブジェクトの計数や特性分析に広く使用されます。

## 第12章: テクスチャ解析

テクスチャ解析は、画像の表面特性や模様を数値化する重要な画像処理技術です。mahotasは、テクスチャ特徴を抽出するための様々な関数を提供しています。ここでは、局所二値パターン（LBP）とHaralick特徴を使用したテクスチャ解析の例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# テクスチャ画像の読み込み
image = mh.imread('texture.jpg', as_grey=True)

# LBP特徴の計算
lbp = mh.features.lbp(image, radius=8, points=6)

# Haralick特徴の計算
haralick = mh.features.haralick(image).mean(axis=0)

# 結果の表示
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

ax1.imshow(image, cmap='gray')
ax1.set_title('元の画像')
ax1.axis('off')

ax2.bar(range(len(lbp)), lbp)
ax2.set_title('LBP特徴')
ax2.set_xlabel('LBPビン')
ax2.set_ylabel('頻度')

plt.tight_layout()
plt.show()

print("Haralick特徴:")
for i, feature in enumerate(haralick):
    print(f"特徴 {i+1}: {feature:.4f}")
```

このコードでは、テクスチャ画像に対してLBP特徴とHaralick特徴を計算しています。LBPは画像の局所的なパターンを捉え、ヒストグラムとして表現します。Haralick特徴は、画像の共起行列から計算される13の統計量で、テクスチャの複雑さや方向性などを表現します。これらの特徴量は、テクスチャの分類や比較に広く使用されています。

## 第13章: 画像の分割（セグメンテーション）

画像分割（セグメンテーション）は、画像を意味のある領域に分割する重要な画像処理タスクです。mahotasは、様々なセグメンテーションアルゴリズムを提供しています。ここでは、閾値処理とウォーターシェッドアルゴリズムを使用した例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# グレースケール画像の読み込み
image = mh.imread('cells.jpg', as_grey=True)

# 大津の方法による閾値処理
threshold = mh.otsu(image)
binary = image > threshold

# ウォーターシェッドセグメンテーション
distance = mh.distance(binary)
local_max = mh.regmax(distance)
spots, n_spots = mh.label(local_max)
surface = (distance.max() - distance)
watershed = mh.cwatershed(surface, spots)

# 結果の表示
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 12))
axes = axes.ravel()

axes[0].imshow(image, cmap='gray')
axes[0].set_title('元の画像')
axes[0].axis('off')

axes[1].imshow(binary, cmap='gray')
axes[1].set_title('二値化画像')
axes[1].axis('off')

axes[2].imshow(distance, cmap='jet')
axes[2].set_title('距離変換')
axes[2].axis('off')

axes[3].imshow(watershed, cmap='jet')
axes[3].set_title('ウォーターシェッドセグメンテーション')
axes[3].axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

print(f"検出されたオブジェクト数: {n_spots}")
```

このコードでは、細胞画像に対して二つのセグメンテーション手法を適用しています。まず、大津の方法を使用して画像を二値化し、次にウォーターシェッドアルゴリズムを適用して個々の細胞を分離しています。ウォーターシェッドアルゴリズムは、画像を地形に見立て、各オブジェクトを「谷」として分離する手法です。この方法は、重なり合った細胞の分離に特に効果的です。

## 第14章: 特徴点検出と記述子

特徴点検出は、画像内の特徴的な点を見つける重要な画像処理タスクです。mahotasは、SURFなどの特徴点検出アルゴリズムを提供しています。以下のコードでは、SURFを使用して特徴点を検出し、その記述子を計算する例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# グレースケール画像の読み込み
image = mh.imread('landmark.jpg', as_grey=True)

# SURF特徴点の検出
surf_points = mh.features.surf.surf(image, threshold=0.1)

# 結果の表示
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('SURF特徴点')

for point in surf_points:
    x, y = point[:2]
    plt.plot(x, y, 'r.')

plt.axis('off')
plt.show()

print(f"検出された特徴点の数: {len(surf_points)}")
print("各特徴点の記述子の長さ:", len(surf_points[0][5:]))
```

このコードでは、画像からSURF特徴点を検出し、その位置を赤い点でプロットしています。SURF（Speeded Up Robust Features）は、スケールと回転に不変な特徴点検出器および記述子です。これらの特徴点は、物体認識やイメージマッチングなどのタスクに広く使用されています。

## 第15章: 画像の類似度測定

画像の類似度測定は、二つの画像がどれだけ似ているかを数値化する重要なタスクです。mahotasは、様々な類似度指標を計算するための関数を提供しています。以下のコードでは、構造的類似性指標（SSIM）とピーク信号対雑音比（PSNR）を使用して画像の類似度を測定する例を示します。

```python
import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr

# 元の画像の読み込み
original = mh.imread('original.jpg', as_grey=True)

# ノイズを加えた画像の生成
noisy = original + np.random.normal(0, 0.1, original.shape)
noisy = np.clip(noisy, 0, 1)

# ぼかした画像の生成
blurred = mh.gaussian_filter(original, 2)

# SSIM と PSNR の計算
ssim_noisy = ssim(original, noisy)
psnr_noisy = psnr(original, noisy)

ssim_blurred = ssim(original, blurred)
psnr_blurred = psnr(original, blurred)

# 結果の表示
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))

axes[0].imshow(original, cmap='gray')
axes[0].set_title('元の画像')
axes[0].axis('off')

axes[1].imshow(noisy, cmap='gray')
axes[1].set_title(f'ノイズ画像\nSSIM: {ssim_noisy:.4f}, PSNR: {psnr_noisy:.2f}dB')
axes[1].axis('off')

axes[2].imshow(blurred, cmap='gray')
axes[2].set_title(f'ぼかし画像\nSSIM: {ssim_blurred:.4f}, PSNR: {psnr_blurred:.2f}dB')
axes[2].axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()
```

このコードでは、元の画像に対してノイズを加えた画像とぼかした画像を生成し、それぞれの類似度をSSIMとPSNRを使用して測定しています。SSIMは画像の構造的な類似性を0から1の範囲で表し、1に近いほど類似度が高いことを示します。PSNRは信号とノイズの比を表し、値が大きいほど画質が良いことを示します。これらの指標は、画像の品質評価や画像処理アルゴリズムの性能評価に広く使用されています。

以上で、mahotasを使用した画像処理の15章にわたる解説を終わります。これらの例を通じて、mahotasが提供する多様な画像処理機能と、それらを実際のタスクに適用する方法を理解していただけたと思います。mahotasは非常に強力で柔軟な画像処理ライブラリであり、様々な画像解析や計算機視覚のタスクに活用できます。