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提取图像中的某些区域以进行进一步分类

[英]Extracting certain regions in the image for further classification

原文 2012-02-10 18:10:53 3 1 image/ image-processing/ machine-learning/ classification

我有许多显示特定功能的图像（以及原始数据源）。 它们中的一些具有不同的垂直/水平区域，如下图所示，或者仅是非常特定区域中点的“斑点” /浓度。

在此处输入图片说明

这些图像与特定的标签/类别相关联，例如，标签“ A”在y = 700和y = 150处显示出非常有特色的水平线（如图中标记的水平线）。 x = 200、260和370处的垂直线，类别“ C” ...，依此类推。

除了这些已知/标记的类之外，我还有许多图像展示这些功能之一或它们的组合。

我的目标是使用这些已知的类来训练某种ML算法，以便进一步将其用于对那些没有标签的图像进行分类。 我了解我需要以某种方式提取这些特殊性（垂直/水平线，高点密度的斑点，这些斑点通常出现在图像的右上角或（250-400，800）的（x，y）区域中-1500）等）。 接下来，我将需要训练具有这些功能的ML算法，然后才使用训练后的系统进行分类。

我一直在寻找并使用3-4天的一些工具（例如PIL，具有不同的模糊，平滑和边缘检测技术，或者MDP的高斯分类器以及关于stackoverflow的许多文章）。 问题是我无法为“解决过程+适当的工具”提供明确的组合。

如果有人可以指导我更多地从图像（甚至原始数据集）中提取这些非常特殊/古怪的功能的技术和/或使用的工具，我将不胜感激。

1 个解决方案

我了解您拥有样本的特征向量（训练数据）。

如果是这样，而您只是在寻找机器学习算法的实现，我建议您使用支持向量机SVM。 一个流行的名为SVM-light的实现可免费使用。 http://svmlight.joachims.org/请注意，以上站点提供了2类实现。 如果您需要多类SVM，可以从http://svmlight.joachims.org/svm_multiclass.html获取

还有一些更流行的分类器是