視覚的に正しいプレビューは、アルゴリズム入力データが正しいという証拠としては不十分です。キャプチャ インターフェイスの出力、表示イメージ、およびモデルの入力は、異なる処理パスをたどることがあります。プロジェクト内のオリジナルと呼ばれる画像フレームをどのキャプチャ インターフェイスが提供したかを記録します。これらのフレームはすでにデバイスの画像処理を通過している可能性があります。元のラベルだけでは、未処理のセンサー データの証拠としては不十分です。

段階ごとのレコード形式と処理

データステージ 小切手 保存する記録
キャプチャインターフェース 寸法、ピクセル形式、ビット深度、行ストライド、およびタイムソース インターフェースのドキュメントとサンプル識別子
表示イメージ 色変換、輝度マッピング、スケーリング、オーバーレイ パラメータと派生ファイルの関係を表示します
アルゴリズム入力 チャネル順序、データ型、数値範囲および形状 前処理構成とモデルのバージョン
結果のマッピング トリミング、拡大縮小、回転、座標の規則 座標変換とソース画像参照

チャンネルの順序を指定する

公式 OpenCV 色変換ドキュメント 変換中に明示的なチャネル順序が必要です。 RGB そして BGR。カラー画像の説明やファイル拡張子だけではフォーマット仕様として不十分です。入力タイプと実際の API も確認してください。

ソースから入力までの処理記録を保持する

安定した識別子をソース フレームと派生イメージに割り当てます。トリミング、拡大縮小、回転、色変換、数値処理の順序とパラメータを記録します。未検証の一般的な仮定ではなく、モデルの文書化された数値範囲、レイアウト、正規化要件を使用してください。

再現可能な例を使用して完全なパスを確認する

ソース データ、表示結果、前処理出力、および関連パラメーターを保持します。選択したピクセル、領域、色、座標が設定どおりに変更されるかどうかを確認します。非可逆圧縮、量子化、またはその他の情報損失操作は、派生イメージからの完全なソース データの回復を保証するものではありません。

このメソッドはデータ関係を確立します。カメラ、ドライバー、モデルの互換性の検証は報告しません。関連サービス: データ、トレーニング、評価 そして プロジェクトのお問い合わせ.