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

HALCONのadd_samples_image_class_svm関数は、画像からクラス領域を抽出し、それをSVM（サポートベクターマシン）分類器のトレーニングデータとして追加するための関数です。この関数を使用することで、画像のピクセルを分類するためのデータセットを強化し、SVMモデルの精度を向上させることができます。特に、複数チャネル画像にも対応しており、異なるクラスごとの領域を効率的に扱うことが可能です。

使用例

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

* 画像からクラス領域を抽出し、SVMにサンプルを追加
add_samples_image_class_svm(Image, ClassRegions, SVMHandle)

この例では、Imageからクラス領域ClassRegionsを抽出し、それらの領域をSVMHandleに追加しています。SVMHandleは、あらかじめ作成されたSVM分類器を指します。

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。これらの領域は、トレーニングサンプルとして使用するピクセルを含みます。クラスごとに重複しないように指定します。

• SVMHandle
  トレーニングデータを追加するSVM分類器のハンドルです。

戻り値

add_samples_image_class_svm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、SVMのトレーニングプロセスに使用するデータセットが拡張され、モデルの精度が向上します。

応用例

複数の画像を使ったトレーニングデータの強化

この関数を使うことで、異なる画像からクラス領域を抽出し、トレーニングデータを拡張することができます。以下の例は、複数の画像からサンプルを追加する応用例です。

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

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サンプルをSVMHandleに追加しています。このようにして、複数のサンプルから多様なデータを追加することで、分類器の精度を向上させることができます。

注意点

• ClassRegionsは重複しないように定義する必要があります。複数のクラスにまたがる領域がある場合、分類精度が低下する恐れがあります。

• 複数チャネルの画像を扱う際、すべての画像が同じチャネル数を持っていることを確認する必要があります。

まとめ

HALCONのadd_samples_image_class_svm関数は、画像から抽出したトレーニングサンプルを使ってSVM分類器の精度を向上させるために有効なツールです。この関数を使用することで、複数のクラス領域からトレーニングデータを効率的に収集し、強化された分類モデルを作成することができます。