よくルールベースの世界では、カラー処理を使った検査を
行っていると思います。（赤のみ抽出、青のみ抽出など）
これをMENOU-TEで再現させたい、と考えたときどのように
考えればよいかご教示いただけますでしょうか。
最終的に、黒なら黒らしさを数値化させたいと考えてます。
仕分けで、黒らしいもの/白らしいもの/灰色らしいものという
種別判定を行い、それぞれの色味を加味したアノテーションを
加えていきたい、というものを想定します。
よろしくお願いします。
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画像加工のグレースケール変換時にR,G,B任意のチャンネルを指定してグレースケール化することが出来ます。
その下のタスクに領域検出やクラス分類を行うことで何かしらの判定を行うことが出来ると思います。
入力画像
設定と出力画像
また、まだリリースしていない新機能なのですが、輝度分類というタスクがあります。
輝度分類は色を見てクラス分類できるタスクとなっています。
具体的には対象領域のヒストグラムが指定した範囲内の輝度値に収まっている割合を算出し、
指定した値以上になっているかを見てクラス分類を行います。
今後、説明トピックと動画を作りたいと思います。
不足している点があれば、コメントいただけると助かります。
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早速ありがとうございます。
指定色でのグレースケールでもいいかもしれませんが、
色をそのまま取り込んで、そのまま使う方法もあれば
扱いやすい＆説明しやすい＆売りやすいと考えております。
輝度値を使った検査という新機能に相当惹かれております。
これにより、”より指定色らしさ”を検査基準に持っていけますので
”AIが判定した結果なので詳細はわからない”をどんどん排除する
方向に持っていけそうです。
本当に何でもできてしまいますね。
こういう開発力・検討力、対応のスピードも謳い文句に
引き続き提案活動を行ってまいります。
よろしくお願いします。
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人間の目でギリギリ区別できるレベルの色の差の識別はこの輝度分類タスクは有効ですか？
また、これが実装されるのはいつ頃を予定していますか？
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人間の目でギリギリ区別できるものが、
数字できっちり分けられる(線形判別が可能な)データであれば分類可能だと思います。
例えば対象物A,B間で輝度値の差が必ず10あり、
かつ撮像時の輝度ムラが10より十分に低ければ分類可能だと思っています。
輝度分類の実装自体はほぼ完了しているのですが、
社内で性能や使い勝手の評価、テスト等が完了次第リリースしたいと思っています。
結構興味を持ってくださっている方がいらっしゃるみたいなので、
個人的には年内リリースを目標にしたいと思います。
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ありがとうございます。
実装されましたらすぐに試してみたいと思います！
割と近々の実装予定で安心しました。
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輝度分類機能をリリースいたしましたので、是非ご活用ください。
また、使い勝手等のフィードバックも頂ければと思います。
以下で機能の紹介をしています。
早速ありがとうございます！
1/13にPCが手元に届きますので、触れたらFBさせていただきます。
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