本公開涉及一種圖像處理方法、程序以及圖像處理裝置。
背景技術：
1、以往，存在一種使用學習模型來對圖像中映現(xiàn)出的解析對象進行診斷的系統(tǒng)。在使學習模型進行機器學習時，需要圖像作為用于使學習模型進行機器學習的學習數據。
2、在專利文獻1中公開了如下一種程序：從所輸入的圖像中剪切出用于使識別器進行學習的多個學習圖像，將學習圖像分類為一個以上的集合并顯示學習圖像。通過由用戶選擇所顯示的學習圖像來決定最終的學習圖像。
3、現(xiàn)有技術文獻
4、專利文獻
5、專利文獻1：日本特開2011-145791號公報
技術實現(xiàn)思路
1、發(fā)明要解決的問題
2、在識別器等學習模型的機器學習中需要大量的機器學習用的圖像。當存在大量的與機器學習用圖像的結構的相似度高的圖像時，產生學習時間變長、有時數據分布與本來應具有的分布不同而使得識別器的辨別性變差等問題。因此，期望能夠簡單地選擇如機器學習用的圖像少且能夠提高學習模型的性能那樣的、能夠使得有效地進行機器學習的圖像。
3、本公開提供一種能夠易于選擇對機器學習有效的圖像的圖像處理方法等。
4、用于解決問題的方案
5、本公開的一個方式所涉及的圖像處理方法由計算機執(zhí)行，所述圖像處理方法包括以下步驟：獲取步驟，獲取映現(xiàn)出對象物的原始圖像；選擇步驟，基于通過分割所述原始圖像而生成的多個小圖像各自的、表示在機器學習中的效果的程度的學習貢獻度，來從所述多個小圖像中選擇對機器學習有效的兩個以上的小圖像；以及輸出步驟，將所述兩個以上的小圖像以與所述兩個以上的小圖像各自的學習貢獻度相應的顯示方式輸出。
6、本公開的一個方式所涉及的程序是用于使計算機執(zhí)行本公開的一個方式所涉及的圖像處理方法的程序。
7、本公開的一個方式所涉及的圖像處理裝置具備：獲取部，其獲取映現(xiàn)出對象物的原始圖像；選擇部，其基于通過分割所述原始圖像而生成的多個小圖像各自的、表示在機器學習中的效果的程度的學習貢獻度，來從所述多個小圖像中選擇對機器學習有效的兩個以上的小圖像；以及輸出部，其將所述兩個以上的小圖像以與所述兩個以上的小圖像各自的學習貢獻度相應的顯示方式輸出。
8、發(fā)明的效果
9、根據本公開，能夠提供一種能夠易于選擇對機器學習有效的圖像的圖像處理方法等。
1.一種圖像處理方法，由計算機執(zhí)行，所述圖像處理方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其中，
3.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其中，
4.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其中，
5.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其中，
6.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其中，
7.根據權利要求6所述的圖像處理方法，其中，
8.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其中，
9.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其中，
10.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其中，
11.根據權利要求10所述的圖像處理方法，其中，
12.根據權利要求10所述的圖像處理方法，其中，
13.根據權利要求11所述的圖像處理方法，其中，
14.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其中，
15.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其中，
16.一種程序，用于使計算機執(zhí)行根據權利要求1～15中的任一項所述的圖像處理方法。
17.一種圖像處理裝置，具備：