Paramètres d’outil : Échantillonnage

Les paramètres d’outil Échantillonnage contrôlent la façon dont les images sont échantillonnées pendant un training.

Remarque :  
  • Les paramètres Détails, Type de bordure, Mode de masquage et Centré sont disponibles uniquement lorsque le mode Expert est activé. Ce mode est activé par le menu Aide.
  • Le paramètre Détails est disponible uniquement avec l’Outil de localisation Bleu.
  • Le paramètre Centré est disponible uniquement avec l’Outil d’analyse Rouge.
  • Toute modification apportée aux paramètres Échantillonnage après apprentissage de l’outil invalide le résultat, car les statistiques de l’image sous-jacente peuvent en être fondamentalement modifiées, ce qui nécessite une nouvelle phase de training de l’outil.
Paramètre Description

Feature Size

Spécifie le diamètre usuel de la caractéristique, en pixels. Le paramètre Feature Size est affiché dans le coin inférieur gauche de l’image et peut être redimensionné au sein de celle-ci pour définir une taille plus précise.

La taille de la caractéristique, paramètre Feature Size, influence fortement le temps de traitement (n2). Ainsi, une Feature Size de 100 est d’un traitement 100 fois plus rapide qu’une de 10, alors qu’une Feature Size inférieure à 15 ne donne généralement pas de bons résultats.

Pour la définition de Feature Size, prendre en compte les éléments suivants pour le temps de traitement/processing (Ptime) :

Remarque :  
  • L’outil voit en réalité une zone cinq fois plus grande que la valeur du réglage Feature Size. Cependant, le niveau de détail est bien supérieur au centre de la caractéristique, par opposition à sa périphérie.
  • Pour l’Outil de lecture Bleu, Feature Size est bidimensionnelle, largeur x hauteur.

Détails

Spécifie le degré d’attention que l’outil de localisation Bleu doit accorder à la zone à l’intérieur du graphique de caractéristique, par rapport à la zone entourant le label de caractéristique. Les valeurs possibles sont de 1 à 4.

  • Lorsque ce paramètre est activé et réglé sur 4, l’outil concentre son apprentissage dans la zone à l’intérieur du graphique de la caractéristique labellisée, et met peu d’accent sur la région contextuelle entourant le graphique.
  • Lorsque ce paramètre est activé et réglé sur 1, l’outil concentre son apprentissage à la fois sur le contexte et la zone à l’intérieur du graphique de la caractéristique labellisée, bien que l’accent soit moindre sur les détails à l’intérieur de celui-ci.
  • Les réglages 2 et 3 se situent, à différents degrés, entre les deux extrêmes 1 et 4.
Remarque :  Pour plus d’informations sur la façon dont l’outil échantillonne les images en fonction de la taille Feature Size, consultez la rubrique Feature Size.

Couleur

Spécifie le nombre de canaux de couleur à utiliser pour échantillonner l’image. Avec une valeur de 1, les images en couleur sont converties en niveaux de gris.

  1. Traite l’image en niveau de gris
  2. Images à deux canaux (images spectrales, gris+alpha)
  3. Image BVR.
  4. Image BVR(A)
Remarque :  
  • Si l’image est codée en RVB(A), elle sera convertie en niveaux de gris. Pour une efficacité de traitement optimale (allocation de mémoire, transfert, enregistrement de fichiers, conversion de couleurs...), choisissez toujours le nombre correct de canaux. Les outils ViDi utilisent l’ordre des canaux BVR.

  • Si votre application repose sur des images en couleur, utilisez uniquement le nombre minimal possible de canaux de couleur requis et envoyez uniquement des images qui possèdent déjà le bon nombre de canaux pour éviter toute conversion. Les raisons en sont les suivantes :

Nombre de canaux de l’image Nombre de canaux de training Description
1 (niveau de gris) 1 Le réglage correct pour une image en niveaux de gris.
1 2, 3, 4 Il est fort probable que cela entraîne une erreur de training.
2 1 L’outil n’utilisera que le premier canal.
2 2 L’outil utilisera la totalité des informations des pixels.
2 3, 4 Cela entraînera une erreur de training.
3 (BVR) 1 Il en résultera une conversion du BVR en niveaux de gris.
3 2 L’outil n’utilisera que les deux premiers canaux (c’est-à-dire B et V).
3 3 L’outil utilisera la totalité des informations des pixels.
3 4 Il est fort probable que cela entraîne une erreur de training.
4 (BVRA) 1 Il en résultera une conversion du BVRA en niveaux de gris.
4 2 L’outil n’utilisera que les deux premiers canaux (c’est-à-dire B et V).
4 3 L’outil n’utilisera que les trois premiers canaux (c’est-à-dire B, V et R).
4 4 L’outil utilisera la totalité des informations des pixels.

Type de bordure*

Spécifie comment sont échantillonnés les pixels à l’extérieur de l’image.

Astuce :  L’ajout d’un masque supplémentaire aux limites de l’image réduit fortement le taux de détection de données fausses.

  • Noir : Remplit l’extérieur de l’image avec une couleur unie.

    Remplissage noir

  • Dupliquer : Remplit l’extérieur de l’image par le dernier pixel.

Mode de masquage*

Spécifie comment un masque sera appliqué à l’image échantillonnée. Un masque permet de limiter les zones de l’image à traiter par l’outil. Les masques peuvent être réglés après training, mais les régler avant cette phase facilite l’apprentissage.

  • Transparent : Le masque ne sera pas appliqué.
  • Masque : Le masque sert à ignorer des zones masquées.
  • Feuille de travail : Le masque est ajouté à l’image échantillonnée sous la forme d’un canal de couleur supplémentaire.

Centré*

Utilisé avec l’Outil d’analyse Rouge, ce paramètre est utile lorsque la zone à inspecter contient des objets à symétrie circulaire par rapport au centre de la vue, de façon à ce que le modèle appris résultant soit simplifié par le « déroulement » virtuel de l’objet.