画像処理
形状特徴 - 大きさを測る
形状特徴
2値化やモフォロジー処理といった内容についてご紹介しましたが、画像解析は『画像からほしい情報を取り出す技術』
ですのでそういった処理を行うこと自体が目的というわけではありません。
多くの場合処理を行った後には「検出したものの大きさを測る」「検出したものをカウントする」といった目的があるはずです。
例えば・・・
このように2値化して検出した黒い粒子の中で「一番大きなものがどれなのか知りたい！」というニーズがあったとします。
検出した粒子の大きさを評価特徴量は沢山ありますが、ここでは代表的なもの2つご紹介したいと思います。
面積
"面積"は2値化された領域の大きさを評価するときの最も単純な特徴量です。どのように計算するのかもとても単純で、
面積とは『2値化された画素数』のことになります。要するに2値化により得られた画素の数をそのまま数えれば面積を計測したことになります。
例えば2値化処理で下図のように検出された対象があり、その画素数を数えると"80"個でした。これは面積"80"となります。
画像解析ソフトウェアWinROOFシリーズを利用して、冒頭の画像から『面積が一番大きいものは？』と探してみると...
画面中央付近の粒子が最も大きいという結果になりました。
絶対最大長（MaxLength）
"絶対最大長"は画像処理を利用した粒子サイズの数値化では非常によく使われる方法で、
2値化された領域の中でも最も遠くにある画素を直線で結んだ距離を計算のことです。
例えば2値化処理で下図のように検出された対象があるとすると、最も遠い画素は赤いマスの箇所となり、その画素同士を直線で結んだ距離が絶対最大長となります。
一番左下の座標を(0,0)とすると、左下の赤い画素の座標は(3,2)、右上の赤い画素は座標(14,14)なのでその距離（絶対最大長）は"16"と求めることができます。
画像解析ソフトウェアWinROOFシリーズを利用して、冒頭の画像から『絶対最大長が一番大きいものは？』と探してみると...
面積のときとは別の粒子が最も大きいという結果になりました。
このように、一言で「一番大きなものを見つける」としても評価する形状特徴によってその結果は変化します。
画像解析では様々な特徴量から目的にもっともあった特徴を資料して数値を得ることが大事です。
WinROOFシリーズでは50種類以上の形状特徴量を利用して、検出した粒子を様々な角度から数値化することができます。
ソフトを実際に試されたい方向けに、WinROOFシリーズの無料体験版（デモ版）も用意しています。
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