# Tamaño de característica

Todas las herramientas de ViDi analizan las imágenes en función del tamaño de característica que se especifique. El tamaño de la característica, que se basa en píxeles, le da a la herramienta una pista sobre el tamaño esperado de las características "significativas" o "distintivas" en las imágenes de entrada. El mejor método para seleccionar un tamaño de característica es examinar las imágenes de entrada como si usted fuera un inspector humano. Observe las características de la imagen que usaría para catalogarla como buena o mala, para identificar un defecto o problema o para determinar dónde había algo y qué era.

Por ejemplo, si intentase clasificar imágenes de aviones por el número de motores, el tamaño de la característica se basaría en el tamaño aproximado de un motor de avión.

Durante el entrenamiento y el tiempo de ejecución, la herramienta recogerá muestras de la imagen que correspondan a los píxeles dentro de una subregión cuadrada de la imagen, así como información contextual en torno a esa región.

1 | Región de muestreo
2 | Región de contexto
3 | Tamaño de característica

Especificar el tamaño de una característica es un juicio subjetivo, aunque se siguen ciertas algunas pautas concretas:

- En el caso de la herramienta de análisis roja (en modo No supervisado o supervisado), el tamaño de la característica debería aproximarse al tamaño de un defecto típico. En el caso de defectos alargados, como rayas, manchas, arañazos y desgarros, el tamaño de la característica debe aproximarse al ancho del defecto.

  1 | Defecto
  2 | Tamaño de característica

- En el caso de la herramienta de localización azul, el tamaño de la característica debería ser aproximadamente el tamaño del objeto que se está identificando. Si está etiquetando características de diferentes tamaños, elija un tamaño de característica de compromiso.
- En el caso de la herramienta de lectura azul, el tamaño de la característica debería aproximarse al tamaño del cuadro de contorno de un carácter "A" o "E" típico.
- En el caso de la herramienta de clasificación verde, el tamaño de la característica es subjetivo. El tamaño de característica debería corresponder al tamaño de las características de la imagen que usted, un observador humano, usaría para clasificar las imágenes.