はじめに
前回は、2値画像の白い物体に番号を付けるラベリングについて学びました。
ラベリングする2値画像はノイズ除去したほうがいいってことも学んじゃいました。
ラベリングの他に、2値画像のノイズ除去も復習できたし、着々と画像処理男子に近づいているわね。
でも、白い物体にラベル番号がどうやって割り付けられていくのか、よくわかりませんでした。
それじゃ、その辺りを詳しくみていきましょうね。
ラベリングの方法
ラベリングは、2値画像の左上から右下に向かってラベル番号を付けていきます。
赤枠を対象画素としたとき、対象画素の左上、上、左の画素を順番に参照します。
参照画素が白画素の場合は参照画素のラベル番号を付け、参照画素に白画素がない場合は新しいラベル番号を付けます。
「画像A」について順番にラベリングの様子を見てみましょう。
ラベリングによって複数の白い物体を個別に識別できるため、各物体毎の面積や重心、外周の長さなどを求める際に活用できます。
ラベリングをやってみよう
ラベリング結果から、画像中にある物体を分類してみましょう。
例えば、ラベル毎に求められる面積から、物体を大きさで分類・抽出することができます。
まとめ
ラベリング結果から物体の数や位置、大きさを知ることができるんですね。
そうするといろいろ利用できそうですね。
そう、物体の数や位置、大きさがわかると、そのあとの選別や検査の対象を絞ることができるのよ！
なるほど！ラベリングは重要な処理なんですね。
ところで前回と今回もですが、りんごの画像が多いですね。
食欲の秋ですもの！！それに米沢はりんごの名産地～よ♪
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ラベリングは物体の特徴を抽出するための前処理として使われる。
