2021/10/01

ラベリング①~ラベリングの概要~

はじめに

新人ムラ太
新人ムラ太

前々回は、畳み込みニューラルネットワークについて学びました。
なかなか難しかったですが、あのフレーズだけは耳から離れません!

ファルコ先生
ファルコ先生

AIはフレーズ♪と共にムラ太くんの記憶に刻み込まれたってことね!
AIについても学んだことだし、安心して2値画像処理に戻れますね♪

新人ムラ太
新人ムラ太

え!?また2値画像処理なんですか!?

ファルコ先生
ファルコ先生

2値画像処理は基本中の基本なのでたくさんありますよ。
今回は、「ラベリング」についてに学びましょうね。

ラベリングとは

ラベリングとは、2値画像の白い物体にラベル番号を付ける処理です。
ラベリングを行うことで白い物体の位置や個数を取得することができます。

AI

図はラベリング処理のイメージです。
2値画像から白画素を探し、見つかった白画素の周囲に他の白画素がある場合には同一の物体とみなして同じラベル番号を割り付けます。
このとき黒画素(背景)のラベル番号は0として、白い物体のラベル番号は見つかった順番の値とします。

AI

この処理を画面の左上から全体に対して行い、白い物体に対してラベル番号を割り付けていきます。

ラベリング

ラベリングをやってみよう

「画像E」は「画像A」にラベリング処理を行った画像です。
図では画素値の違いをわかりやすくするため、明るさを4段階で表現しています。

ラベリング

「画像G」 は「画像F」 をラベリングした画像です。
「画像F」の場合は独立した白い物体が11個あるので、ラベル番号は1~11となります。

ラベリング

今度はたくさんのムラ太くんをラベリングしてみましょう。100人のムラ太くんを数えることができました。
最大何個までラベリングできるかは、メモリや演算器の資源で決まります。

ラベリング

2値化がうまくできずにゴマ塩ノイズが残っている場合は、それらの白画素すべてにラベル番号が付けられてしまうため、あらかじめノイズを除去しておく必要があります。
ノイズ除去方法の一例を2値画像の膨張・収縮②で紹介しています。

ラベリング

次回はラベリングの使用例を説明していきます。

まとめ

新人ムラ太
新人ムラ太

2値画像の白い物体に番号をつけていく処理がラベリングってことですね!

ファルコ先生
ファルコ先生

ラベリングは物体の位置や個数、大きさなどの画像の特徴を知るためによく使われているのよ!

新人ムラ太
新人ムラ太

なるほど!ラベリングも重要な処理なんですね。
ところで、画像処理以外のラベリングには○○男子とか○○女子っていうものがあるそうなんですよ。

ファルコ先生
ファルコ先生

わたしは○○女子というより美魔女かしらね♪
パトラ系女子ってことにしとくわ♪

Point
  • ラベリングとは2値画像の白い物体に番号(ラベル)をつける処理である。

  • ラベリングによって物体の個数や位置を取得することができる。

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