ImageCases

ImageCases[image]

image 中のオブジェクトの識別された各カテゴリについての部分画像のリストの連想を与える.

ImageCases[image,category]

指定されたカテゴリの例として識別された部分画像のリストを与える.

ImageCases[image,categoryprop]

識別された各部分画像について指定された特性 prop を与える.

ImageCases[image,{category1,category2,}]

categoryiの例として識別された部分画像のリストの連想を与える.

詳細とオプション

  • ImageCasesは,オブジェクトの検出としても知られるもので,画像中のオブジェクトのカテゴリの例を求めようとし,カテゴリごとに部分画像のリストを返す.
  • category の可能な形には以下がある.
  • "concept""Concept"実体で使われるような,名前付きの概念
    "word"WordDataで使われるような英単語
    wordspecWordDataで使われるような,単語シーンの指定
    Entity[]任意の適切な実体
    category1|category2|categoryiの任意のもの
  • 特性 prop は,以下のいずれでもよい.
  • "BoundingBox"Rectangleとして与えられる境界ボックス
    "Dimensions"部分画像の幅と高さ
    "Image"認識された部分画像(デフォルト)
    "Position"認識された境界ボックスの中心
    "Probability"認識の確率
    {prop1,prop2,}特性のリスト
  • 次は,マスクされた部分画像音特性である.
  • "Mask"オブジェクトを示すバイナリマスク
    "MaskBoundingBox"マスクされた画像の境界ボックス
    "MaskCentroid"マスクの重心
    "MaskedImage"成分の形状でマスクされた部分画像
    "MaskMedoid"マスクのメドイド
    "MaskPosition"マスクの境界ボックスの中心
  • 次は,使用可能なオプションである.
  • AcceptanceThreshold Automatic識別許容閾値
    MaxFeatures Automatic返される部分画像の最大数
    MaxOverlapFraction Automatic境界ボックスの重なり合いの最大値
    PerformanceGoal"Balanced"パフォーマンスのどの面について最適化するか
    TargetDevice "CPU"計算を行うターゲットデバイス
  • ImageCasesは機械学習を使う.含まれるメソッド,訓練集合,バイアスは使用するWolfram言語のバージョンによって変わることがあり,返される結果も異なることがある.
  • ImageCasesはリソースをダウンロードすることがある.ダウンロードされたリソースは,$LocalBaseのローカルなオブジェクトストアに保存され,LocalObjects[]でリストしたりResourceRemoveで削除したりできる.

例題

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  (3)

画像の認識された部分画像を求める:

犬として認識された部分画像を求める:

画像の検出され分割されたオブジェクトを入手する:

スコープ  (9)

カテゴリ  (2)

画像中の検出可能オブジェクトをすべて求める:

画像中の鳥をすべて求める:

特性  (7)

鳥の境界ボックスを求める:

複数の特性を返す:

概念の特性についてクエリする:

複数のカテゴリについて検出したものをグループごとにまとめる:

検出可能な全カテゴリについて指定された特性を返す:

画像中の検出されたオブジェクトと分離されたオブジェクトを取得する:

検出された各部分画像のマスク:

オプション  (4)

AcceptanceThreshold  (1)

確率が低いオブジェクトは返されない:

確率が低いものも許容すると,より多くのオブジェクトが認識されるようになる:

MaxFeatures  (1)

デフォルトで,検出された全オブジェクトが返される:

結果の最高数を指定する:

MaxOverlapFraction  (1)

検出された境界ボックスは互いに重なり合うことがある:

交差しないオブジェクトだけを求める:

TargetDevice  (1)

デフォルトで,関数はCPUで評価される:

TargetDeviceオプションを使って別のデバイスを指定する:

アプリケーション  (1)

検出されたオブジェクトの数を使って画像にキャプションを付ける関数を構築する:

文字列中のオブジェクト数を変換する:

キャプションが自動的に生成できる様に,すべてのコードをまとめて1つの関数にする:

この関数を別の画像で試してみる:

オブジェクトが何も識別されなかった画像のキャプション:

Wolfram Research (2019), ImageCases, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCases.html (2024年に更新).

テキスト

Wolfram Research (2019), ImageCases, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCases.html (2024年に更新).

CMS

Wolfram Language. 2019. "ImageCases." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCases.html.

APA

Wolfram Language. (2019). ImageCases. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCases.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_imagecases, author="Wolfram Research", title="{ImageCases}", year="2024", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCases.html}", note=[Accessed: 05-November-2024 ]}

BibLaTeX

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