ブロック化されたイメージのオートメーション アルゴリズム

ラベル付けアプリを使用すれば、データに自動的にラベルを付けるカスタム オートメーション アルゴリズムを作成してインポートできます。オートメーション アルゴリズムは、時間に依存させないことも、時間に依存させることもできます。

イメージ ラベラー アプリは、ブロック化されたイメージのアルゴリズムをサポートしています。

ブロック化されたイメージのオートメーション アルゴリズムの作成

ラベル付けアプリで使用するブロック化されたイメージのオートメーション アルゴリズムを作成するには、アプリのツールストリップで、[アルゴリズムの選択] 、 [アルゴリズムの追加] 、 [アルゴリズムの新規作成] を選択します。クラス テンプレートが開き、アルゴリズムを定義できます。次のテンプレートのクラス定義が示すとおり、既定では、このクラスは vision.labeler.AutomationAlgorithm クラスと vision.labeler.mixin.BlockedImageAutomation クラスを継承しています。

classdef MyCustomAlgorithm < vision.labeler.AutomationAlgorithm && vision.labeler.mixin.BlockedImageAutomation

ブロック化されたイメージのアルゴリズムは、この両方のクラスを継承しなければなりません。ブロック化されたイメージの mixin クラスを継承すると、BatchSize、BorderSize、InclusionThreshold などのプロパティにアクセスして、ブロック化されたイメージのアルゴリズムを設計できるようになります。ブロック化されたイメージのプロパティを有効化する方法の詳細については、vision.labeler.mixin.BlockedImageAutomation クラスのリファレンス ページを参照してください。カスタム オートメーション アルゴリズムの定義の一般的な詳細については、vision.labeler.AutomationAlgorithm クラスのリファレンス ページを参照してください。

アルゴリズムの作成後、アルゴリズムの保存場所について、クラス テンプレートの手順に従ってください。

ブロック化されたイメージのオートメーション アルゴリズムの実行

ブロック化されたイメージのアルゴリズムをラベル付けアプリから実行するには、まずアルゴリズムのリストを更新します。アプリのツールストリップで [アルゴリズムの選択] 、 [リストの更新] を選択します。次に、組み込みオートメーション アルゴリズムと同じように、[アルゴリズムの選択] リストを再度開き、アルゴリズムを選択し、データに対して実行します。

参考

アプリ

• イメージ ラベラー

関数

• vision.labeler.AutomationAlgorithm | vision.labeler.mixin.BlockedImageAutomation

関連するトピック

• イメージ ラベラー入門