影像分类

扩充功能中的影像分类功能可以使用程式积木,配合训练好的影像辨识模型来辨识侦测到的物体。 本文会先列出「影像分类」积木的各种功能,再介绍影像分类的程式操作步骤,因为会需要使用到 影像训练 的分类模型,所以在执行「影像分类」积木前,您需要先至影像训练平台建立分类和模型。

镜头来源

「镜头来源」积木可以选择使用镜头讯号的来源,分为:

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模型分类

「模型分类」积木表示辨识到的影像是某模型中的某分类。透过下拉选单,可以将影像训练建立的模型和分类名称设定到积木中,让程式判断辨识结果是否为真,再搭配其它积木执行后续动作。

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积木下拉选单中的模型分类会对应到您在 影像训练 中建立的模型和分类。这里的例子是使用「模型 ABC」及其分类。

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信心度

「信心度」积木能够读取出影像辨识的信心度数值,单位为 %。信心度最高为 100、最低为 0,若信心度越高,代表辨识错误的可能性越低。

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因为影像训练辨识的结果会落在一个区间范围内,若信心度为 90%,代表有 90% 的机率真正的结果会落在这个区间范围内。

透明度

「透明度」积木可以改变影像的透明度,数值可以是 0 ~ 100,0 为完全透明、100 为原始颜色 ( 透明度不变 )。

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范例:影像分类

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