如何用NI Vision统计ROI区域中的颜色比例

可以使用ColorLearn函数，这样可以得到各种颜色所占的比例。

这个函数有一个例子，可以在范例查找器中找到，名字就叫ColorLearn Examplevi。

ROI是投资回报率，全称为Return on Investment，指获得收益和投入成本的比值。

计算公式：ROI=利润/投资100%；直通车中将其简化为：ROI=花费/销售金额。

例如：一件衣服通过直通车推广，一个星期后台统计的结果如下：

直通车花费600元，营业额1200元；那么这一个星期直通车的ROI计算如下：ROI=600：1200=1：2；ROI 临界值=1：售价/毛利。

假设商品毛利为100元，成本为600元，那么ROI临界值=1：6，也就是说直通车推广的转化率做到1：6是保本推广。

扩展资料：

淘宝直通车提高ROI方法：

1、通过转化率提高ROI

转化率问题需要特别注意几个点，产品相关，详情页，短视频，主图，销量以及服务质量等等。详情页方面往往体现出宝贝的细节化，这些是一个商品或一家店的基础，不容忽视。

另外人群标签要注意调整溢价，人群标签对店铺影响十分重要，还有细分人群，溢价不能盲目设置。优质人群对店铺也有很大的作用，细分人群，转化率才有明显地提升。

PPC过高主要原因是质量分低、卡位问题，以及关键词筛选问题等。那么直通车权重它主要表现在关键词质量分上。PPC不是越低就越好的，如若一味地降低PPC，那么相对来说，排名也就靠后，流量和点击率也会随之下降，转化率也会下降。

其次点击率和账户权重也有间接影响，点击率高可以卡位，培养起质量分，要根据实时的数据反馈来控制点击量，观察转化可以的卡在靠前位置，转化不好的降低出价调整，但是注意不要计划里一次性加入过多的词，在初期加词时要看情况逐步添加。

参考资料来源：百度百科-投资回报率

感兴趣区域，在遥感影像处理中选择你所要获取区域的信息并应用。虽然我是学遥感的，但是毕业很久了，都忘记了，你参考下百度文库的内容。

>

姓名：王咫毅

学号：19021211150

嵌牛导读CNN如此风靡，其衍生算法也是层出不穷，各种衍生算法也可以应用于各种应用场景，各类场合。本文则是了解每个衍生算法的各个使用场景、原理及方法。

嵌牛鼻子RCNN 目标检测

嵌牛提问RCNN系列算法有何区别和联系？

嵌牛正文

在生活中，经常会遇到这样的一种情况，上班要出门的时候，突然找不到一件东西了，比如钥匙、手机或者手表等。这个时候一般在房间翻一遍各个角落来寻找不见的物品，最后突然一拍大脑，想到在某一个地方，在整个过程中有时候是很着急的，并且越着急越找不到，真是令人沮丧。但是，如果一个简单的计算机算法可以在几毫秒内就找到你要找的物品，你的感受如何？是不是很惊奇！这就是对象检测算法（object detection）的力量。虽然上述举的生活例子只是一个很简单的例子，但对象检测的应用范围很广，跨越多个不同的行业，从全天候监控到智能城市的实时车辆检qian测等。简而言之，物体检测是强大的深度学习算法中的一个分支。

在本文中，我们将深入探讨可以用于对象检测的各种算法。首先从属于RCNN系列算法开始，即RCNN、 Fast RCNN和 Faster RCNN。在之后的文章中，将介绍更多高级算法，如YOLO、SSD等。

1解决对象检测任务的简单方法（使用深度学习）

下图说明了对象检测算法是如何工作。图像中的每个对象，从人到风筝都以一定的精度进行了定位和识别。

下面从最简单的深度学习方法开始，一种广泛用于检测图像中的方法——卷积神经网络（CNN）。如果读者对CNN算法有点生疏，建议 阅读此文 。

这里仅简要总结一下CNN的内部运作方式：

首先将图像作为输入传递到网络，然后通过各种卷积和池化层处理，最后以对象类别的形式获得输出。

对于每个输入图像，会得到一个相应的类别作为输出。因此可以使用这种技术来检测图像中的各种对象。

1首先，将图像作为输入；

2然后，将图像分成不同的区域；

3然后，将每个区域视为单独的图像；

4将所有这些区域传递给CNN并将它们分类为各种类别；

5一旦将每个区域划分为相应的类后，就可以组合所有这些区域来获取具有检测到的对象的原始图像：

使用这种方法会面临的问题在于，图像中的对象可以具有不同的宽高比和空间位置。例如，在某些情况下，对象可能覆盖了大部分图像，而在其他情况下，对象可能只覆盖图像的一小部分，并且对象的形状也可能不同。

基于此，需要划分大量的区域，这会花费大量的计算时间。因此，为了解决这个问题并减少区域数量，可以使用基于区域的CNN，它使用提议方法选择区域。

2基于区域的卷积神经网络

21 RCNN的思想

RCNN算法不是在大量区域上工作，而是在图像中提出了一堆方框，并检查这些方框中是否包含任何对象。RCNN 使用选择性搜索从图像中提取这些框。

下面介绍选择性搜索以及它如何识别不同的区域。基本上四个区域形成一个对象：不同的比例、颜色、纹理和形状。选择性搜索在图像中识别这些模式，并基于此提出各种区域。以下是选择性搜索如何工作的简要概述：

首先， 将图像作为输入：

然后，它生成初始子分段，以便获得多个区域：

之后，该技术组合相似区域以形成更大的区域（基于颜色相似性、纹理相似性、尺寸相似性和形状兼容性）：

最后，这些区域产生最终的对象位置（感兴趣的区域）；

下面是RCNN检测对象所遵循的步骤的简要总结：

1首先采用预先训练的卷积神经网络；

2重新训练该模型模型——根据需要检测的类别数量来训练网络的最后一层（迁移学习）；

3第三步是获取每个图像的感兴趣区域。然后，对这些区域调整尺寸，以便其可以匹配CNN输入大小；

4获取区域后，使用SVM算法对对象和背景进行分类。对于每个类，都训练一个二分类SVM；

最后，训练线性回归模型，为图像中每个识别出的对象生成更严格的边界框；

[对上述步骤进行图解分析]（ >

  ROI （Region of Interest）,感兴趣区域。顾名思义，就是你主要想处理的区域。Halcon中处理的对象分为三类，分别是图像（image）,区域(region)，XLD(extended line description)(主要用在亚像素边缘的提取)。所以从这里可以知道，ROI的作用，其一是加快程序处理速度，原因在于，是程序处理只需处理ROI，其他区域直接跳过。其二，在图像匹配中，可以定义模板。

ROI 的实现：

 在halcon中，ROI需要两步来完成，第一步是划定区域，第二步是裁剪出区域。 划分区域，有两种方式，第一种是使用界面的create ROI，可以选择各种框图。第二种是使用算子：gen_rectangle等。裁剪出区域，因为我们在图像中，只是画了区域，并没有裁剪出来，使用算子reduce_domain这个算子，你可以理解为，ROI ，也就是图像的作用域，ROI 的建立，使原来的整张图像的作用域减少为ROI,即我们指定的区域，作用域减少了，就有了算子名称的由来。

halcon的算子：draw_region (Region, WindowHandle)

reduce_domain (Image, Region, ImageReduced)

以上就是关于如何用NI Vision统计ROI区域中的颜色比例全部的内容，包括:如何用NI Vision统计ROI区域中的颜色比例、淘宝直通车 ROI是什么 详细点谢谢、遥感中 ROI是什么等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！