イメージ カテゴリの分類

この例では、bag of features の手法を使用してイメージ カテゴリの分類を行う方法を説明します。この手法は、多くの場合 bag of words とも呼ばれます。視覚的イメージの分類は、テスト対象のイメージにカテゴリ ラベルを割り当てる処理です。カテゴリには犬、猫、列車、船舶など、あらゆるものを表すイメージが含まれます。

この例では、事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を特徴抽出器として使用して、イメージ カテゴリ分類器に学習させる方法を説明します。

この例では、基本的なモルフォロジー演算子とブロブ解析を組み合わせて使用して、ビデオ ストリームから情報を抽出する方法を説明します。ここでは各ビデオ フレームに含まれる大腸菌の数をカウントします。細胞の明るさが均一でないためにセグメンテーションのタスクが困難になる点に注意してください。

この例では、モルフォロジー演算を使用してビデオ ストリーム内のオブジェクトをカウントする方法を説明します。