■概要
領域検出タスクで検出領域の結果が良くなかった場合、対処方法としては領域検出タスクの検出精度を高めることが最優先です。
ただ、このような検出不良が発生した場合でもルールベースによる後処理で対処可能なことがあります。
本稿では、ルールベースのスコアマップ加工タスクの代表的な使用事例を紹介します。
■やりたいこと
検出した領域の誤検出部分（穴や離れ小島）を除去したい。
※後続タスクにおいて、形を整えた領域をマスクとして使うイメージです。
■スコアマップ加工の内容
①入力スコアマップ
領域検出で検出した領域に穴や離れ小島が発生しています。
②リサイズ
画像を粗くして、後段に続く処理の軽量化を行います。
粗さの目安として、ワーク検出のタスクで設定した「1/8」まで粗くします。
③二値化
0.5を閾値に二値化します。
④輪郭塗りつぶし
穴埋めをします。
⑤ブロブ解析
離れ小島を面積閾値を使って除去します。
■補足
「輪郭塗りつぶし」の代わりに「クロージング」を代用しても、穴埋めが可能です。
また、「クロージング」は領域を膨張→収縮とする処理ですので、近接した領域を1つにまとめることも可能です。
