영상 분할 및 분석
영상 분석은 영상에서 유의미한 정보를 추출(예: 형태 찾기, 객체 수 세기, 색 식별 또는 객체 속성 측정)하는 과정입니다. 툴박스는 통계 분석과 속성 측정 같은 영상 분석 작업을 위한 종합적인 참조 표준 알고리즘과 시각화 함수의 모음을 제공합니다.
분할은 영상을 여러 개의 세그먼트나 영역으로 분할하는 중요한 영상 분석 프로세스로, 보다 의미 있고 쉬운 분석을 위해 표현을 단순화 또는 변경하거나 중간 영상 처리 단계로 사용되는 경우가 많습니다. 이 툴박스는 SAM(Segment Anything Model) 및 k-평균 군집화 방법과 같은 자동화된 알고리즘과 그래프 기반 및 능동 윤곽선 기법과 같은 반자동화된 알고리즘을 포함하여 영상 분할을 위한 다양한 옵션을 제공합니다.
카테고리
추천 예제
L*a*b* 컬러스페이스를 사용한 색 기반 분할
L*a*b* 컬러스페이스를 분석하여 직물에서 서로 다른 색을 식별합니다.
K-평균 군집화를 사용한 색 기반 분할
RGB와 L*a*b* 컬러스페이스에서 k-평균 군집화를 사용하여 색을 분할합니다.
마커 제어 워터셰드 분할(Marker-Controlled Watershed Segmentation)
워터셰드 분할을 사용하여 영상에서 서로 닿는 객체를 분리합니다.
경계 검출과 모폴로지를 사용하여 세포 검출하기
이 예제에서는 경계 검출과 기본 모폴로지를 사용하여 배경과 대비되는 객체를 검출하는 방법을 보여줍니다.
영상에서 원형 객체를 검출하고 측정하기
영상에서 원형 객체를 자동으로 검출하고 검출된 원을 시각화합니다.
회색조 영상의 영역 측정하기
회색조 영상에서 픽셀 값의 중심 위치 및 표준편차와 같은 객체의 속성을 측정합니다.
교통 상황을 촬영한 비디오에서 차량 검출하기
비디오 또는 영상 시퀀스의 프레임을 시각화하고 처리합니다.
Read Barcodes in Image
Detect, decode, and localize 1-D and 2-D barcodes in an image.
Segment and Read Text in Image
Automatically detect and recognize text in images using MSER and OCR.
영상 특징점을 사용하여 복잡한 장면에서 객체 찾기
이 예제에서는 객체의 참조 영상이 주어졌을 때 복잡한 장면에서 특정 객체를 검출하는 방법을 보여줍니다.
