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

add_samples_image_class_mlp関数の概要

HALCONのadd_samples_image_class_mlp関数は、画像から抽出した各クラス領域を使ってMLP（多層パーセプトロン）分類器にトレーニングデータを追加するための機能を提供します。この関数を利用することで、複数チャネルの画像を用いて効率的なトレーニングが可能となり、分類精度が向上します。MLPは、画像分類の際にピクセルごとのクラスを予測します。

使用例

以下は、add_samples_image_class_mlp関数を使用し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、MLPにサンプルを追加
add_samples_image_class_mlp(Image, ClassRegions, MLPHandle)

この例では、Imageから各クラス領域であるClassRegionsを抽出し、それらをMLPHandleに追加しています。MLPHandleは、すでに作成されたMLP分類器のハンドルです。

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がサポートされています。

• 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。クラスごとに領域が重複しないように設定します。

• MLPHandle
  トレーニングサンプルを追加するMLP分類器のハンドル。

戻り値

add_samples_image_class_mlp関数は、追加されたサンプルが正常に処理された場合、成功を示す値を返します。これにより、MLPのトレーニングプロセスに使用するデータが増え、モデルの精度が向上します。

応用例

画像分類のトレーニングデータの強化

この関数を使用することで、複数の画像からクラス領域を抽出し、それをMLPに追加してトレーニングデータを強化することが可能です。以下の例は、異なる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_mlp(Image1, ClassRegions1, MLPHandle)
add_samples_image_class_mlp(Image2, ClassRegions2, MLPHandle)

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MLPHandleに追加しています。

注意点

• ClassRegionsの設定は慎重に行う必要があります。領域が重複すると、トレーニングサンプルが複数のクラスに割り当てられ、モデルの収束が遅くなったり、分類精度が低下する可能性があります。
• 複数チャネルの画像を扱う際は、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_mlp関数は、画像からトレーニングサンプルを抽出してMLP分類器に追加し、モデルの精度を向上させるための強力なツールです。この関数を利用することで、複数の画像からのデータを効率的にトレーニングに活用し、高精度な分類モデルを作成することが可能になります。