Какие существуют методы предобработки данных для компьютерного зрения?

Некоторые методы предобработки данных для компьютерного зрения:

• Улучшение качества изображений. www.livelib.ru Включает удаление шума с помощью различных фильтров, таких как гауссов фильтр или медианный фильтр. www.livelib.ru
• Нормализация и приведение к единому масштабу. www.livelib.ru Подразумевает изменение диапазона значений яркости пикселей, чтобы они соответствовали определённому масштабу. www.livelib.ru
• Коррекция освещения и контрастности. www.livelib.ru Улучшение контрастности достигается с помощью различных техник, таких как гистограммы. www.livelib.ru Гистограмма изображения помогает анализировать распределение яркости и корректировать его, чтобы усилить чёткость. www.livelib.ru
• Удаление ненужных элементов и сегментация. www.livelib.ru Подразумевает выделение важных объектов из фона. www.livelib.ru Существует множество методов сегментации, таких как пороговая сегментация, алгоритмы кластеризации (например, k-средние) или подходы на основе глубокого обучения. www.livelib.ru
• Изменение размера изображений. docs.ultralytics.com Позволяет обеспечить одинаковые входные параметры для моделей. www.livelib.ru Чаще всего изображения подгоняются под размер 224x224 или 256x256 пикселей. www.livelib.ru
• Разделение набора данных. docs.ultralytics.com Выполняется для того, чтобы модель можно было оценить на невидимых данных для оценки её обобщающей способности. docs.ultralytics.com

Как правило, предобработка изображений должна быть адаптирована к конкретным задачам. www.livelib.ru