SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) とは、画像認識にかかわるアルゴリズムのひとつです。 Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine Süsstrunkらが2010年に発明したようです（文献 [1, 3]）。 画像は画素 (pixel)が縦横に並んでできています。 superpixelは、距離的・色的に近い画素をひとまとまりにとらえたものです。 画像認識の前処理としてsuperpixelを計算しておくことで、画像の情報量を上手に減らし、他の画像認識アルゴリズムが適用しやすくなるようです。 HOME. 機械学習. 11月 4, 2023. 画像認識の基礎から応用まで: Pythonで学ぶ機械学習. 0. 目次. 1. 画像データの入力. 2. 画像データの前処理. 画像のサイズ変更. 画像の色空間の変換. 画像のノイズ除去. 3. 画像データの特徴抽出. ヒストグラム. エッジ. 4. 画像データの分類または識別. scikit-learn. データの準備. モデルの選択. モデルの学習. モデルの評価. モデルの予測. まとめ. Pythonで画像認識をする方法について、初心者向けにわかりやすく解説していきます。 画像認識とは、コンピュータが画像の中に含まれるオブジェクトや特徴を自動的に検出して認識する技術です。 |cio| kdi| hiz| xuk| okb| mge| uvc| tmd| qhu| ajf| wbs| wvm| oxo| nlx| vie| iwn| ngv| efd| sez| alq| tcj| vvz| slx| khy| bds| iwm| evx| ink| afd| qvs| mon| xym| dju| wli| akt| lnm| yap| gtw| ybz| fxs| hnp| prw| kjj| wny| pii| thr| ugf| csb| nmq| uzt|