回答編集履歴
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パラメータを調整して改善するものなのかはまだわかりません。
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この GitHub のコードにこだわらず、空の領域をセグメンテーションする手法をひろく調べてみるのがよいかもしれません。
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OpenCV で手軽にできたらいいなと思ったのですが、やはり様々な環境でうまく空領域を抽出するなら Deep Learning がいいかもしれませんね。
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[SegNet](https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet) というモデルを試したところ、だいたいの画像でうまく抽出できました。
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灰色が空と判定された領域です。
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ここがいま一つイメージできないです。
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なんらかの目的があってこの処理を行いたいのだと思いますが、どのような背景があるのでしょうか？
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なるほど、背景がわかりました。
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方針としては、空の領域を検出し、矩形内の物体を空に重なっていると判定するのが良さそうですね。
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この「sky-detector」について適用方法もしくはそれが載っているサイト等を知っていましたら、ご返答の方をお願いしてよろしいでしょうか。
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「sky detection」で調べたら、たまたま出てきたのを貼っただけなので、有名なライブラリ等ではないです。
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一応試しにビルドして試してみました。
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サンプルにあった画像ではうまくいくのですが、
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他の画像で試したら、このようになってしまいました。
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この GitHub のコードにこだわらず、空の領域をセグメンテーションする手法をひろく調べてみるのがよいかもしれません。
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