Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。アルゴリズムにおける基本ブロックとなります。用途としては、イメージのレジストレーション、オブジェクトの検出と分類、追跡、動き推定などがあります。これらのアルゴリズムでは、スケール変更、回転およびオクルージョンなどの処理を改善するために局所特徴が使用されます。ブロブ検出器などがあります。各記述子が含まれています。これらの検出器や記述子はアプリケーションのニーズに応じて組み合わせることができます。ネットワークを使用して、特徴を抽出することもできます。自然なイメージ内にあるテキストの自動検出と自動認識この例では、イメージ内でテキストが含まれる領域を検出する方法を説明します。これは構造化されていないシーンに対してよく実行されるタスクです。構造化されていないシーンとは、不確定のシナリオやランダムなシナリオを含むイメージです。キャプチャしたビデオからテキストを自動的に検出して認識し、ドライバーに交通標識について注意を促すことができます。これは、テキストの位置が事前に分かっている場合の既知のシナリオが含まれている、構造化されたシーンとは異なります。スクリプトを開く特徴点のマッチングを使用した要素の多いシーンでのオブジェクト検出この例では、オブジェクトの参照イメージがある場合に、要素の多いシーンで特定のオブジェクトを検出する方法を説明します。分類器を使用して数字を分類する方法を説明します。スクリプトを開く自動特徴マッチングを使用したイメージの回転とスケールの検出この例では、イメージのペアの間に見られる幾何学的変換を自動的に判定する方法を説明します。使用して回転角度と倍率を求めます。その後、歪んだイメージを変換して元のイメージを復元することができます。レジストレーションの手法を使用してパノラマを自動作成する方法を説明します。スクリプトを開く特徴点のマッチングを使用した映像安定化この例では、不安定なプラットフォームから撮影されたビデオを安定化する方法を説明します。ポイントとして、それに対するすべての摂動を取り除くことです。フレームのどこに際立った特徴があるかについての知識を用いてブートストラップしなければなりません。知識がなくても有効な、映像安定化の方法について説明します。シーケンス内の「背景面」を自動的に探索し、その観測された歪みを使ってカメラの動きを補正します。ストリームから情報を抽出する方法を説明します。フレームに含まれる大腸菌の数をカウントします。細胞の明るさが均一でないためにセグメンテーションのタスクが困難になる点に注意してください。ストリーム内のオブジェクトをカウントする方法を説明します。ストリームから情報を抽出する方法を説明します。フレームにあるホチキスの針の数をカウントします。フレームごとに異なる点に注意してください。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。