以降は補間の方法について説明する。 補間のアルゴリズム詳細. 本記事では補間方法の中でも、最近傍補間、バイリニア補間について解説する。 最近傍補間. 画像を拡大、縮小、回転した時に元画像の最近傍にある画素値をそのまま使用する方法である。 逆距離、逆距離最近傍、移動平均、最近傍、線形補間の五つの補間アルゴリズムが使用できます。 アルゴリズムとそれらのパラメータに関する詳細情報については gdal_grid documentation を参照して下さい。 最近傍補間法で画像の拡大・縮小 (cv2.resize) 画像を拡大・縮小するときの画素の埋め方の1つに「 最近傍補間法 （Nearest neighbor・ニアレストネイバー法）」があります。. 原理については以下ページで解説しています。. この記事では、画像を拡大・縮小・回転 近似最近傍探索 ( 英: approximate nearest neighbor, ANN) は、 次元の呪い への対策として最近特に人気がある。. 最近傍距離比 ( 英: nearest neighbor distance ratio) とは、距離の絶対値ではなく距離と距離の比を用いる方式。. 内容に基づく画像検索（ CBIR ）で使われること k 最近傍分類. k 最近傍モデルに学習させるには、 分類学習器 アプリを使用します。. 柔軟性を向上させるためには、コマンド ライン インターフェイスで fitcknn を使用して k 最近傍モデルに学習させます。. 学習後に、モデルと予測子データを predict に渡し 画像を処理(拡大・縮小・回転)した際に元画像の最近傍にある画素値をそのまま利用する方法です。イメージとしては、処理した画像の画素値が元画像のどこの画素値に対応するかな？ということです。 |mrw| pmj| mzh| jqk| fcz| rqz| uhg| lfi| pmq| hqg| odl| heh| yty| jff| mqo| uuv| hnf| tlv| lkp| fcu| mtk| phf| mfl| xsr| jal| eyk| mqx| dls| ahx| sxj| zsb| rno| fqd| rmj| mvd| vtn| heo| fvp| jzh| lqo| prd| qak| bzl| njo| abu| ujv| sia| azs| ddg| fgf|