画像のテクスチャ、色、形状の特徴を計算しましたが、それらは最大 12 の特徴を追加するだけです。人々は1000の特徴などを抽出すると読みました。機能の数を増やす方法を教えてください。そして、それらを保存して特徴ベクトルを形成するにはどうすればよいですか?
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特徴は、画像の最も重要なポイントまたは重要なポイントです。一般に、画像のエッジ情報に関心があるとしましょう。既知のように、エッジは空間ドメインのラプラシアン フィルターによって検出されるため、画像に残るポイントのみがエッジ ポイントになります。各エッジ ポイントには、x、y 座標の後に強度値が続きます。すべての対象ポイントのこれら 3 つの情報は、この場合、画像のタイプに依存する多次元特徴ベクトルにつながる可能性があります。この 3 つの多次元情報を私の特徴ベクトルと呼びます。
同様に、画像のヒストグラムも、グレー スケール画像の 0 から 255 の値の範囲の特徴になる場合があります。その場合、すべての画像について、この 255 の値を特徴として保存できます。
画像は主観的なものであるため、アプリケーションと特定のデータセットに応じて、特徴を抽出し、特徴ベクトルを形成します。
色、テクスチャ、形状だけでなく、画像のシグネチャ、エッジ、ヒストグラムなどのプロパティを操作することもできます。
于 2013-10-01T05:37:16.593 に答える