サンプルを分類する
特定の関心領域（ROI）でサンプルを分類するには、以下の手順に従ってください。
- 識別→分類をクリックするか、処理関数パレットの識別タブにある分類をクリックしてください。
- 使用する分類子ファイルに移動して、ファイルを選択して開くをクリックします。
- 新規の分類子ファイルを作成する場合は、新規分類子ファイルをクリックします。分類子ファイルとして保存ウィンドウで作成するファイルのファイル名を入力します。
- OKをクリックして、NI 分類学習インタフェースを開きます。
ヒント 分類学習インタフェースでサンプルを分類および学習させる方法の詳細については、『NI 分類学習インタフェースヘルプ』を参照してください。 
メモ 必要な場合は、分類子ファイルを編集をクリックして、NI分類学習インタフェースの追加サンプルを分類します。 - 分類するサンプルの周辺にROIを描画します。
Vision Assistantは、メイン、2値化、エンジンオプション、パラメータタブの現在の設定に従って、粒子の外接長方形をサンプルの周りに描画することによって、ROI内のサンプルオブジェクトを分割します。 - 2値化タブをクリックします。
メモ 2値化タブでオプションを設定する際は注意が必要です。しきい値を手動で設定し、分類エンジンが指定した領域でサンプルを検出できない場合は、学習処理は分類子ファイルを正しく作成しません。 - メソッド制御器から2値化タイプを選択します。手動2値化を選択する場合は、最小および最大の制御で2値化範囲を設定する必要があります。
- 検索制御からサンプルで分類するオブジェクトのタイプを選択します。明るいオブジェクト、暗いオブジェクト、グレーオブジェクトに分類されます。
- ボーダーに接しているオブジェクトを無視制御器を有効にして、ROIの縁に接触しているサンプルでオブジェクトを無視します。
- 小さいオブジェクトを削除(収縮の数)で収縮数を選択し、サンプルにある小さいオブジェクトを関心領域から削除します。
分類エンジンは分割されたオブジェクトを青で表示します。 - エンジンオプションタブをクリックし、制御器を使用して、サンプルの認識で分類エンジンにより使用されるメソッドおよびメトリックを示します。
- パラメータタブをクリックします。
- サンプルを分類する場合は、スケール依存制御器を有効にして、スケールの相対的な重要度を指定します。スケール要因制御器には、数値のスケール値（0〜1000）を入力してください。値が0の場合、サンプルはスケールとは無関係に分類されます。
- サンプルを分類する場合は、ミラー依存を有効にして、鏡対称の相対的重要度を指定します。ミラー要因制御には、鏡対称について、数値で重要度（0〜1000）を入力してください。値が0の場合、サンプルは鏡対称とは無関係に分類されます。