在視覺辨識方案中,什麼是機器學習? 與傳統作法有什麼差別? | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![在視覺辨識方案中,什麼是機器學習? 與傳統作法有什麼差別?](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
在視覺辨識方案中,什麼是機器學習?與傳統作法有什麼差別?-文章資訊-弘翔精密科技股份有限公司.
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影像處理的招式很多,在學校初學【數位影像處理演算法】的同學,第一堂實作課程一定會練習【二值化】這個演算法,它是影像處理教科書的【Hello World !】,因為既簡單又實用。
我們就用二值化來介紹,二值化是一個相當簡單的演算法,你會寫一個迴圈遍覽整張影像所有的像素,給一個門檻值,把超過這個門檻的像素當作 ON,把低於這個門檻的像素當作 OFF;所以,當你的影像前景 (物件) 是某個灰階或顏色、背景 (非物件) 又是另外一個灰階或顏色,而且差異很大時,使用二值化技巧,可以很輕易的將前景與背景的像素分離開來,也就是經過二值化處理以後,前景都是 ON,背景都是 OFF。
【前景背景分離】在機器視覺中,是很重要的起手式,無論你是用哪一種演算法達成這個目的。
接下來,我們用【Blob 區塊分割】這個技巧,把 ON 的像素統計出來,把相鄰的 ON 算成一群,把不相鄰的 ON 算成不同群,之後就可以統計每一群的像素有幾個,得到像素的面積指數。
這個行為在機器視覺叫做【特徵分析】,所謂的特徵指的是有代表性的數字,例如上圖最右側的【面積】。
【特徵】來自於原始資料,由於我們的原始資料就是影像,影像是由眾多的畫素組成,畫素內是灰階值或是 RGB,即使它暗藏豐富的資訊,但你無法直接從畫素中馬上了解它的意義。 所以要【提取特徵】,例如上面這個案例,我們將數十萬、百萬、千萬的像素,降低資訊量,只剩十幾組面積值,有了面積值這樣簡單的資訊,我們才能做後續的邏輯判斷。
【特徵】就像我們的身高、體重、三圍、性別、膚色 ...
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