背景: 画像から 2 セットのカラー ピクセルがあり、1 つは背景に対応し、もう 1 つは前景に対応します。次に、各セットに対して OpenCV の EM を使用して 2 つのガウス混合モデルをトレーニングします。私の目的は、ランダムなピクセルが前景と背景に属する確率を見つけることです。したがって、ピクセルの各 EM に対して「予測」機能を使用します。
質問：
- この関数が返す値がわかりません。OpenCV のドキュメントでは、次のように書かれています。
このメソッドは、2 要素の double ベクトルを返します。ゼロ要素は、サンプルの尤度対数値です。最初の要素は、特定のサンプルの最も可能性の高い混合成分のインデックスです。
「尤度対数」の意味がわかりません。私の結果では、時々負の値と値 > 1 があります。同じ関数を使用した人で、この種の結果または 0 と 1 の間の結果が得られますか? 私の結果から何を結論付けることができますか?
- ピクセルが GMM 全体に属する確率を取得するにはどうすればよいですか (GMM の各クラスターに属する確率ではありません)。
これが私のコードです：
Mat mask = imread("mask.tif", 0);
Mat formerImage = imread("ImageFormer.tif");
Mat currentImage = imread("ImageCurrent.tif");
// number of cluster in the GMM
int nClusters = 5;
int countB=0, countF=0;
Vec3b color;
Vec2d probFg, probBg; // probabilities to belong to the foreground or background from GMMs
//count the number of pixels for each training data
for(int c=0; c<=40;c++) {
for(int l=0; l<=40;l++) {
if(mask.at<BYTE>(l, c)==255) {
countF++;
} else if(mask.at<BYTE>(l, c)==0) {
countB++;
}
}
}
printf("countB %d countF %d \n", countB, countF);
Mat samplesForeground = Mat(countF,3, CV_64F);
Mat samplesBackground = Mat(countB,3, CV_64F);
// Expectation-Maximisation able to resolve the GMM and to predict the probability for a pixel to belong to the GMM.
EM em_foreground= EM(nClusters);
EM em_background= EM(nClusters);
countB=0;
countF=0;
// fill the training data from the former image depending of the mask
for(int c=0; c<=40;c++) {
for(int l=0; l<=40;l++) {
if(mask.at<BYTE>(l, c)==255) {
color = formerImage.at<Vec3b>(l, c);
samplesForeground.at<double>(countF,0)=color[0];
samplesForeground.at<double>(countF,1)=color[1];
samplesForeground.at<double>(countF,2)=color[2];
countF++;
} else if(mask.at<BYTE>(l, c)==0) {
color = formerImage.at<Vec3b>(l, c);
samplesBackground.at<double>(countB, 0)=color[0];
samplesBackground.at<double>(countB, 1)=color[1];
samplesBackground.at<double>(countB, 2)=color[2];
countB++;
}
}
}
printf("countB %d countF %d \n", countB, countF);
em_foreground.train(samplesForeground);
em_background.train(samplesBackground);
Mat sample(1, 3, CV_64F);
// try every pixel of the current image and get the log likelihood
for(int c=0; c<=40;c++) {
for(int l=0; l<=40;l++) {
color = currentImage.at<Vec3b>(l,c);
sample.at<double>(0)=color[0];
sample.at<double>(1)=color[1];
sample.at<double>(2)=color[2];
probFg=em_foreground.predict(sample);
probBg=em_background.predict(sample);
if(probFg[0]>0 || probBg[0]>0)
printf("probFg[0] %f probBg[0] %f \n", probFg[0], probBg[0]);
}
}
編集
@BrianL が説明した後、対数の可能性がわかりました。
私の問題は、予測関数の対数確率が 0 を超える場合があることです。ただし、<=0 である必要があります。以前にこの問題に遭遇した人はいますか?
問題を表示するために上記のコードを編集しました。以下の画像でプログラムを試しました：
最初の画像は ImageCurrent.tif、2 番目は ImageFormer.tif、最後の画像は mask.tif です。
これは OpenCV のバグと見なすことができますか? OpenCV バグトラッカーでチケットを開く必要がありますか?