この例ではL * a * b *色空間を解析することで,布地内の異なる色を識別する方法を示します。

この例ではL * a * b *色空間とk - meansクラスタリングを使って自動的に色をセグメント化する方法を示します。

この例では,分水岭セグメンテーションを使用してイメージ内で接触しているオブジェクトを分離する方法を示します。

この例では,エッジ検出と基本的なモルフォロジーを使用して背景に対するオブジェクトを検出する方法を示します。

この例では,イメージ内の円形オブジェクトを自動的に検出し,検出された円を可視化する方法を説明します。

この例では,重心の位置やピクセル値の標準偏差など,グレースケールイメージ内のオブジェクトのプロパティを測定する方法を説明します。

この例では,ビデオのフレームやイメージシーケンスを可視化および処理する方法を説明します。

この例では,イメージの領域分割アプリのグラフカットオプションを使用して,イメージをセグメント化する方法を説明します。グラフカットは,イメージを前景要素と背景要素にセグメント化するために使用可能な半自動セグメンテーション手法です。グラフカットセグメンテーションでは初期化を正確に行う必要はありません。イメージ上に線(“スクリブル”と呼ばれる)を描画し,前景にするものと背景にするものを識別します。イメージの領域分割は,スクリブルに基づいて自動的にイメージをセグメント化し,セグメント化されたイメージを表示します。結果に満足がいくまで,イメージ上にスクリブルを更に描いてセグメンテーションを改良できます。