Wenn man den K-nearest-neighbors-Algorithmus für die Klassifizierung von Bildern verwenden möchte, wie werden Features aus den Bildern extrahiert? Was sind die einfachsten und effektivsten Methoden?Was wird normalerweise für Funktionen verwendet, wenn Bilder mit Algorithmen für den nächsten Nachbarn klassifiziert werden?
Große tutorial auf Funktion für Bildklassifizierung Es hängt wirklich von den genauen Probleme
lernen.
Für allgemeine Probleme würde ich immer mit einer Art von Textur-Features (wenn Sie Features auf Image-Ebene möchten) oder lokalen Features (wie SURF) beginnen.
Die documentation for mahotas hat ein bisschen ein Intro in diese.
Es gibt viele Funktionen, die Sie verwenden können ... aber wie schon gesagt, es auf den Fall hängt und was Sie von Ihrem Segmentierungen bekommen ...
Sie klassifizieren aus:
color
rectangularity
circularity
area
diameter
circumference
...
diese sind nur ein paar, aber sollten einfach zu berechnen sein, sobald Sie Ihre Objekte segmentiert haben ...
Hoffnung, die hilft ...