特徴検出
この分野の概要 »
Wolfram言語は最先端のさまざまな方法を使って画像やその他のデータ配列の特徴を即座に検出して抽出する関数を提供する．Wolfram言語はエッジやコーナー等の特定の幾何学的特徴と，画像を比較するために使える一般的なキーポイントをサポートする．
TextRecognize — 画像から文字を抽出する
BarcodeRecognize — 画像からバーコードを抽出する
FindFaces — 画像から人間の顔を探す
関心点検出
ImageKeypoints — 画像中の主要点とそれに関連付けられた特徴ベクトルを求める
ImageCorners — コーナーを求める
CornerFilter — コーナーが存在するかどうかの測定基準を計算する
輪郭検出
FindImageShapes — 画像内の形状（線，円，楕円）を検出する
EdgeDetect — キャニー(Canny)等のメソッドを使って画像のエッジを検出する
CrossingDetect，ContourDetect — 零点と零交差を検出する
ImageLines — 画像中のハフ(Hough)線を検出する
ImageMesh — 画像の最前面をメッシュ領域に変換する
GradientFilter ▪ LaplacianGaussianFilter ▪ ImageFilter ▪ ImageConvolve
極値検出
MinDetect，MaxDetect — 領域的な，あるいは拡張された極小値，極大値を検出する
PeakDetect，FindPeaks — ピークの位置を求める
前傾／背景の分離
EstimatedBackground — 滑らかなバックグラウンドを推定する
RemoveBackground — 画像の背景を計算して削除する
特徴追跡
ImageCorrespondingPoints — 画像のペアの対応するキーポイントを探す
ImageDisplacements — 画像の列においてオプティカルフローを求める
ImageFeatureTrack — 画像の列において特徴を追跡する
画像変換
Radon，InverseRadon — ラドン(Radon)および逆ラドン変換
ImagePeriodogram — フーリエ(Fourier)変換の二乗振幅