Классификация коллекции изображений

Question

У меня есть папка с коллекцией изображений из микроскопа, и я должен разделить их на два класса (образцы с дефектами и без дефектов). Кроме того, у меня есть наборы уже классифицированных изображений. Я никогда не пробовал что-то подобное раньше, так кто-нибудь есть пример того, как это сделать, используя библиотеку pikon scikit?

Answer 1

На самом деле это не вопрос, но поскольку есть программная сторона, я постараюсь помочь.

Это всего лишь одно решение, заметьте.

Проблема распадается на:

1. В этих видах проблем, первое, что вам нужно сделать, это выяснить, какие «фишки» на фотографиях будет различать два. Например, возможно, «хороший» класс обычно имеет более изогнутые линии/круги, а «плохой» класс имеет морские линейные/резкие линии. Или, может быть, один класс более светлый, а другой темный и т. Д.
2. Вторая часть предназначена для каждой такой «функции», создающей метод, который будет оценивать значение для изображения. Поэтому каждая фотография получит значение (скажем, между 0.0-1.0, но не обязательно), а затем каждая фотография имеет вектор функции.
3. Используя входы вектор-функции для каждого изображения в обучающем наборе, вы можете обучить дерево решений. Посмотрите на http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html, это действительно помогло мне.
4. После того, как вы подготовили классификатор, вы просто применитесь здесь.
5. Имейте в виду, что все искусство здесь создает правильные «функции».

В качестве альтернативы, вы можете посмотреть на классификатор изображений Violla-Jones, вы можете использовать OpenCV для обучения этому. 1. Объяснение того, как обучить классификатор: http://docs.opencv.org/trunk/doc/user_guide/ug_traincascade.html 2. Документ объясняя это: http://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/LBMV07/Papers/viola-cvpr-01.pdf 3. учебник http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html

надеюсь, что это помогает