P2-04 画像解析
課題¶
以下のいずれか１つについて調べ，関連する論文を１つ以上見つけ，その内容を把握し，自身でテーマを設定し，（適切に引用したうえで）IMRAD形式でレポートにまとめてください．必要に応じてプログラミングによる画像解析やデータ解析の結果を示したり，図や表を作成したりしてください．
画像解析を用いて生物の形態・色・模様などを定量し，種間や個体間，環境条件などによる違いを比較した研究．
画像解析を用いて顕微鏡画像から，細胞や細胞内構造の形態・数・分布を定量し，表現型スクリーニング（ハイコンテント・スクリーニングなど）や細胞あるいは組織の状態の比較をおこなった研究．
生物の「かたち」の定量化（楕円フーリエ解析など）により，「かたち」の違いや変異，多様性を解析した研究．
関連する内容¶
NumPy：配列の基礎（画像＝多次元配列）
NumPy：インデックスとスライス（画素・領域へのアクセス）
データの取得（
urllibによる画像のダウンロード）SciPy：ndimage（フィルター・モルフォロジカルフィルター・ラベリング）
Matplotlib（応用）（画像・輪郭の可視化）
有限差分法（微分とフィルターの接続）
P2-01：理論形態学（かたちの数理モデル）
生物学的背景¶
生物の「かたち」や模様には多くの情報が含まれる． 画像から輪郭などの形態情報を数値として取り出す処理は，形態測定学 (morphometrics)の出発点となる． この章では，古典的な画像処理でトケイソウ属（Passiflora）の葉画像から葉の輪郭を抽出し，形態のデータ化までを扱う．
学習目標¶
画像を NumPy 配列（ビットマップ画像 (bitmap image)）として理解し，読み込み・表示・チャネル操作ができる
畳み込み (convolution)によるフィルター（平滑化・微分）とモルフォロジカルフィルター (morphological filter)を適用できる
二値化 (binarization)と輪郭 (contour)抽出により，画像から形態情報を座標として取り出せる