画像から条件付きランダムフィールドベースのエネルギー関数を構築することについて、昨日のリンクで「非常に幅広い」質問をしました。コメントから否定的なフィードバックを受け取りました。質問を修正して、より具体的にする必要があると思います。
ここでは、牛が草の上にいて、空が背景にある画像がたくさんあります。牛を草と空から切り離したい (おもちゃの問題のみ)。
最初に、スーパーピクセル法を使用して画像を過剰にセグメント化し、10 個のトレーニング画像のラベルのグラウンド トゥルースを取得しました。ここに例があります、
次に、これらのスーパー ピクセル パッチをフィルタに渡してテクスチャの特徴を取得し、それらを牛 (c)、草 (g)、空 (s) の特徴ベクトルに保存します。
私の質問は、Matlab を使用してこれら 3 つのクラスの条件付き確率を実装する方法です。
P(X_i|C_c)、P(X_i|C_g)、P(X_i|C_s)のように? X_i は各スーパーピクセル、C_x は 3 つのクラスです。
Matlab hist 関数の使用について言及されている Web ページがあると思います。それを行う方法と理由がわかりません。複雑な論文ではなく、応用できる基本的なヒントを教えてください。どうもありがとう。A.