Angenommen, ein Workflow für die Extraktion von 2D-Bildmerkmalen wird mithilfe von SIFT-, SURF- oder MSER-Methoden durchgeführt, gefolgt von codierten Textfeldern und Features, die anschließend zum Trainieren von Klassifikatoren verwendet werden.Merkmalsextraktion von 3D-Bilddatensatz
Ich frage mich, ob es einen analogen Ansatz für 3D-Datensätze gibt, zum Beispiel ein 3D-Volumen von MRI-Daten. Wenn Sie mit 2D-Bildern arbeiten, repräsentiert jedes Bild eine Entität mit Merkmalen, die erkannt und indiziert werden sollen. Ist es in einem 3D-Datensatz jedoch möglich, Merkmale aus der dreidimensionalen Entität zu extrahieren? Muss das Stück für Stück gemacht werden, indem die 3D-Bilder in mehrere 2D-Bilder (Slices) zerlegt werden? Oder gibt es eine Möglichkeit, die 3D-Dimensionalität auf 2D zu reduzieren, während die 3D-Informationen erhalten bleiben?
Alle Zeiger würden sehr geschätzt werden.
Was hat das mit Python oder Matlab zu tun? –