画像処理パイプライン

同僚が、Machine Learning モデルの精度を高めるために、American Sign Language（米国手話）の画像へ前処理を行う関数を書きました。この関数はグレースケール画像を入力として、Canny エッジ検出を実行します。Canny エッジ検出は古典的なコンピュータビジョンでよく使われ、画像中の物体の輪郭を強調します。これをデータセット内のすべての画像に適用したいと考えています。

同僚が書いた関数は compute_edges() という名前で環境に用意されています。入力は次元が (1, h, w) の画像で、高さ h と幅 w は任意の整数です。

画像の Dask 配列は image_array として環境にあり、形状は (N, h, w, 3) です。ここで N は画像数で、3 つのチャネルは赤・青・緑を表します。