# Blue 읽기 도구 Sampling Tool Parameters(샘플링 도구 매개변수)

샘플링 도구 매개변수는 트레이닝 중 이미지를 샘플링하는 방법을 제어합니다. 자세한 내용은 Sampling Method(샘플링 방법) 항목을 참조하십시오.

Note: 도구가 트레이닝된 후 샘플링 매개변수를 변경하면, 기반이 되는 이미지 통계량이 근본적으로 변할 수 있어 트레이닝이 무효로 되며, 도구를 다시 트레이닝해야 합니다.

매개변수 | 설명
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Feature 크기 | 전형적인 feature의 지름을 픽셀 단위로 지정합니다. Feature 크기 매개변수는 이미지의 좌측 하단에 그래픽으로 표시되며, 이미지 내에서 그래픽을 이용해 크기를 변경할 수 있어 더 정확한 크기를 지정할 수 있습니다. Feature 크기는 프로세싱 시간(n2)에 큰 영향을 미칩니다. Feature 크기가 100이면 10일 때에 비해 100배 빠르며, 15 이하의 feature 크기는 대개 좋은 결과를 얻지 못합니다. Feature 크기를 설정할 때, 프로세싱 시간(Ptime)에 대해 다음을 고려하십시오. Note: 도구는 실제로 feature 크기 설정의 5배 크기인 영역을 봅니다. 하지만, feature의 중심부는 주변부에 비해 상세화 정도가 매우 높습니다. 자세한 내용은 Feature 크기 항목을 참조하십시오. Blue 읽기 도구의 경우 feature 크기는 폭 x 높이의 2차원입니다.
Polarity(원본/반전) | Blue 읽기 도구는 일관된 텍스트 및 배경 polarity를 가진 이미지 세트, 예를 들어 밝은 배경의 어두운 텍스트에 대해 사전 트레이닝 되었으며 반대로 polarity가 있는 이미지 데이터 세트가있는 경우 극성 드롭 다운 메뉴에서 polarity(원본/반전)를 선택하여 polarity를 선택하십시오. dark text on a light background, if you happen to have a data set of images with an inverse polarity, you will need to change the polarity by selecting Inverted from the Polarity drop-down menu. 이 매개변수가 반전으로 설정되면, 영상 디스플레이의 이미지와 메인 디스플레이의 이미지 모두 polarity가 변경되어 표시됩니다. Note: 이러한 polarity의 변화는 Blue 읽기 도구에만 적용되며, 후속의 모든 도구는 원래의 이미지 회색조 polarity를 유지합니다.
경계 유형 | 이미지 외부의 픽셀을 어떻게 샘플링할지 지정합니다. 이 매개변수가 샘플링에 미치는 영향에 대한 자세한 내용은 Sampling Method(샘플링 방법)을 참조하십시오. Tip: 이미지의 경계에 추가 마스크를 추가하면 오류 검출률이 크게 낮아집니다. Black:이미지 외부를 단색(검은색)으로 채웁니다. Replicate: 마지막 픽셀로 이미지 외부를 채웁니다.
마스킹 모드 | 샘플링된 이미지에 마스크를 어떻게 적용할지 지정합니다. 마스크는 도구가 처리하는 영역을 제한하기 위해 이용됩니다. Note: 마스크는 트레이닝 이후에 설정해도 되지만, 트레이닝 이전에 설정하면 학습 단계에 도움이 됩니다. Transparent: 샘플은 이미지 중 마스킹되지 않은 부분에서만 수집되지만, context 영역의 데이터는 마스킹된 부분에서도 수집됩니다. 이렇게 함으로써 마스크나 ROI의 경계에 있는 feature나 결함이 중심에 위치한 feature 또는 결함과 동일한 응답을 가져오게 됩니다. Mask:마스크를 이용하면 마스킹된 영역을 무시하게 됩니다. 마스킹된 픽셀은 모두 0으로 설정되어, 트레이닝 또는 런타임 중 이미지에서 마스킹된 부분의 데이터는 고려되지 않습니다. 하지만, 동시에 마스크 경계에 가까운 결함 또는 feature에 대한 도구의 반응이 달라집니다. 이 설정은 도구가 ROI의 중심에 집중하게 할 때도 이용됩니다. Overlay: 추가적인 컬러 채널로 샘플 이미지에 마스크를 적용합니다.