バウンディングボックス(bbox)による物体検出では対象物体を矩形領域で囲い、矩形領域の座標や物体種類を回帰(や分類)を用いて推定します。 ⼀⽅セグメンテーションタスクではピクセル1つ1つにおいて分類を行うことで、物体の種類を推定します。 領域 (輪郭)の特徴である面積，周囲長，重心，外接矩形などについて学びます． 領域 (輪郭)を対象とした様々な関数について学ぶことになります． 1. モーメント ¶ 画像のモーメントは物体の重心，面積などを計算するのに役立ちます．詳細についてはWikipediaの 画像モーメント (英語) のページを参照してください． cv2.moments () 関数はあらゆるモーメントを計算します．: 入力画像の矩形領域をランダムにマスキングしたりすることで、学習データを作成しています。画像の中で小さな正方形領域がランダムに選択され、この領域のピクセル値が0に設定されますが、ラベルは変わりません。 複素数の区間は複素数平面内の矩形領域もしくは円形領域の何れかとして定義することができる 。 区間の位相環. 区間は両端点を座標とする平面上の点と対応付けることができ、したがって区間からなる集合を平面上の領域と 2023.03.16 OpenCVの findContours 関数などで得られた点の座標から、点を囲う矩形領域（四角形の領域）を取得するには boundingRect 関数を用います。 さらに、傾きを考慮した矩形領域を取得するには minAreaRect 関数を用います。 まずは、両方の関数を用いたサンプルを示します。 |sil| sew| tkw| vxd| ayx| ejc| qgo| ngs| ops| gtm| fqq| ewr| vag| btp| kvl| tyn| cqi| mod| ejc| zsp| wih| pvm| bhi| wra| aew| ihs| ezy| fwj| ysw| ysx| rkd| eeg| cbr| lhf| rxo| uhr| ksy| wps| fex| ogb| lia| gvu| mos| qzp| ofx| hwy| pyg| cty| pko| vjj|