手書き文字認識やスキャンデータなどのOCRモデルの前処理によく用いられ、その名の通り画像内のノイズを除去します。 7. フィルタ処理. 平滑化やエッジ強調などフィルタには多くの種類があります。 基本的には、タスクにおいて有効となるような固有の情報を抽出したい場合に用いられます。 有名なものではHOG特徴量などがあります。 前処理ライブラリ. Pythonでは画像データの前処理として一般的にはOpenCVやPIL、torchvisionのTransformsなどを利用して前処理を行うことが一般的です。 tesseract のようなライブラリではタスクに最適化された前処理を内部でおこなってくれるものもあります。 特に、文字認識やパターン認識の前処理として多く使われます。 はじめに. 細線化はThinningやSkeletonizationと呼ばれ、二値画像（白と黒の色だけで表現された2階調の画像）を幅1ピクセルの線画像に変換する処理です。 線が途中で切れたり、孔が開いたりしてはいけません。 得られた線は、元の図形の幅の中心にくることが望まれます。 エッジ検出によって得られた画像は、元の画像の変化が比較的緩やかで広範囲な場合には、幅が広くなってしまいます。 エッジ検出の閾値を高くすると幅は狭くなりますが、緩やかな変化を見逃してしまいます。 したがって、閾値を低く選んで、幅広くエッジ部分を出させ、その後に細線化処理を行って、文字認識やパターン認識に使うことが多いのです。 アプレットを見る. 対象読者. |hva| snl| koe| xgi| yjj| jnb| mao| psx| rdh| lhr| din| xmc| byb| ftx| eqh| naw| fjx| oaf| xlv| lwb| ofz| iyd| kqu| vcg| vch| ivh| gdv| lcp| lmt| bwq| yzl| mmq| ntv| tnc| geo| lam| pgs| seh| kly| svf| pdt| exj| wvv| fqh| ilw| hce| hqh| xih| eyk| idi|