【HALCON】add_samples_image_class_knn 関数について - 画像からk-NN分類器にトレーニングデータを追加

HALCONのadd_samples_image_class_knn関数は、指定された画像からクラス領域を抽出し、それをk-NN分類器にトレーニングサンプルとして追加するための機能を提供します。このプロセスを通じて、分類器の精度が向上し、複数チャネル画像を効果的に扱うことが可能です。

使用例

以下は、add_samples_image_class_knn関数を使ってトレーニングデータを追加する具体例です。

* 画像からクラス領域を抽出し、k-NNにサンプルを追加
add_samples_image_class_knn(Image, ClassRegions, kNNHandle, 1.0)

この例では、Imageからクラス領域であるClassRegionsを定義し、それらの領域からサンプルを抽出してkNNHandleに追加しています。また、1.0という値でランダムノイズがトレーニングサンプルに加えられています。

引数

• Image
  トレーニングサンプルとして使用する画像。複数チャネルの画像に対応しています。

• ClassRegions
  各クラスに対応する領域の配列。各領域はトレーニングサンプルとして使用されるピクセルを含みます。領域は重複しないように指定する必要があります。

• kNNHandle
  トレーニングサンプルを追加するk-NN分類器のハンドル。

• Randomize
  ランダムなノイズの強度。ノイズを加えることでデータの多様性を高め、分類モデルの頑健性を向上させます。

戻り値

add_samples_image_class_knn関数は、追加されたサンプルのインデックスを返します。このインデックスを使用して、後のトレーニングや検証を行うことができます。

応用例

画像分類におけるデータ強化

この関数を使用することで、異なる視点や状態で撮影された画像のクラス領域を抽出し、k-NN分類器のトレーニングデータセットを強化できます。以下は、複数の画像からサンプルを追加する例です。

* 複数の画像からトレーニングサンプルを追加
add_samples_image_class_knn(Image1, ClassRegions1, kNNHandle, 1.0)
add_samples_image_class_knn(Image2, ClassRegions2, kNNHandle, 2.0)

この例では、Image1とImage2の異なる画像からクラス領域を抽出し、それぞれの領域からトレーニングサンプルをkNNHandleに追加しています。ランダムノイズの強度も調整可能です。

注意点

• ClassRegionsの設定には注意が必要です。領域が重複しないように定義しないと、サンプルが複数のクラスに割り当てられ、分類精度が低下する可能性があります。
• 複数の画像チャネルを扱う場合、すべての画像が同じチャネル数であることを確認する必要があります。

まとめ

HALCONのadd_samples_image_class_knn関数は、画像から抽出したトレーニングサンプルをk-NN分類器に追加し、モデルの分類精度を向上させるための強力なツールです。画像処理や分類タスクにおいて、データの多様性を確保し、より信頼性の高いモデルを構築するのに役立ちます。