影像分類

擴充功能中的影像分類功能可以使用程式積木,配合訓練好的影像辨識模型來辨識偵測到的物體。 本文會先列出「影像分類」積木的各種功能,再介紹影像分類的程式操作步驟,因為會需要使用到 影像訓練 的分類模型,所以在執行「影像分類」積木前,您需要先至影像訓練平台建立分類和模型。

鏡頭來源

「鏡頭來源」積木可以選擇使用鏡頭訊號的來源,分為:

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模型分類

「模型分類」積木表示辨識到的影像是某模型中的某分類。透過下拉選單,可以將影像訓練建立的模型和分類名稱設定到積木中,讓程式判斷辨識結果是否為真,再搭配其它積木執行後續動作。

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積木下拉選單中的模型分類會對應到您在 影像訓練 中建立的模型和分類。這裡的例子是使用「模型 ABC」及其分類。

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信心度

「信心度」積木能夠讀取出影像辨識的信心度數值,單位為 %。信心度最高為 100、最低為 0,若信心度越高,代表辨識錯誤的可能性越低。

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因為影像訓練辨識的結果會落在一個區間範圍內,若信心度為 90%,代表有 90% 的機率真正的結果會落在這個區間範圍內。

透明度

「透明度」積木可以改變影像的透明度,數值可以是 0 ~ 100,0 為完全透明、100 為原始顏色 ( 透明度不變 )。

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範例:影像分類

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