用於機器學習的處理圖像
[英]Processing Image for machine learning
原文
2018-12-05 05:02:49
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python/
machine-learning/
scikit-learn/
artificial-intelligence/
scikit-image
問題描述
我開始為一個項目做醫學圖像分析。
在這個項目中，我有帶結石和不帶結石的人類腎臟圖像。 目的是預測給定的新圖像是否有石頭。
我選擇了KNN分類器模型來做分類，但是我對圖像處理不了解。 我對分割有一些了解。 我可以將它轉換成數組進行處理，但我需要一些指針來理解這個過程。 圖像 - https://i.stack.imgur.com/9FDUM.jpg
2 個解決方案
解決方案1
0 2018-12-05 07:15:31
對於圖像分類，我建議您使用預訓練的神經網絡，如 Resnet 等。
像 Tensorflow 這樣的框架提供了一個很好的 API，可以為不同的用例重新訓練預訓練的神經網絡。
您可以點擊以下鏈接： https : //www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_retraining
解決方案2
0 2018-12-05 07:21:14
圖像處理是為了將數字圖像轉換為計算機更容易計算統計數據的格式。
圖像並不總是包含必要的信息，圖像中存在噪聲和許多不必要的背景信息，這些信息對於特定目的並不需要。
處理圖像的目標是從整個圖像中提取感興趣的區域。
與此同時，對圖像進行了各種增強，以便我們獲得對計算推理有用的特征
處理圖像包括各種圖像增強技術和分割以及其他可能最終用於提取特征的直方圖均衡化技術。 進行這種處理通常會產生更好的特征。
此外，圖像處理本身就是一個龐大的話題。 我建議你在谷歌學者的論文中閱讀它
如何使用機器學習（Tensorflow）使用新的數據集構建圖像處理模型？
[英]How to build an image processing model with new dataset using machine learning (Tensorflow)?
被機器學習應用程序的數據預處理代碼所困擾
[英]Getting stuck with the data pre-processing code for machine learning application
MLWIC：用Python學習R問題中的野生動物圖像分類機器學習
[英]MLWIC: Machine Learning for Wildlife Image Classification in R Issues with Python
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