提取圖像中的某些區域作進一步分類

我有一個數量的圖像（以及原始數據源）表現出特定功能。其中一些具有不同的垂直/水平區域，如下圖所示，或在特定區域中簡單地稱爲「斑點」/點的濃度。提取圖像中的某些區域作進一步分類

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這些圖像與特定的標籤/類相關聯，例如，一個標籤「A」顯示出非常特性水平線（像那些標記在圖中）在y = 700和y = 150。這些圖像屬於「B」類，在x = 200,260和370處顯示垂直線，類「C」...等等。

除了這些已知的/標記的類，我有一堆表現出的這些特徵中的一個或它們的組合的圖像。

我的目標是要利用這些已知的班，培養一些ML算法，以進一步使用它沒有任何標籤的圖片進行分類。我知道我需要以某種方式提取這些特性（垂直/水平線，通常出現在圖像右上角或（x，y）區域（250-400,800 -1500）等）。接下來，我需要使用這些功能來訓練一些ML算法，然後才能使用受過訓練的系統進行分類。（如PIL，具有不同的模糊，平滑和邊緣檢測技術，或MDP的高斯分類器和許多帖子在stackoverflow）。我一直在尋找和玩一些工具3-4天。問題是我不能爲一個明確的「解決方案流程+適當的工具」組合。

我將不勝感激，如果有人能指導我多一點到技術與圖像（或者甚至是原始數據集），和/或使用工具提取這些非常具體的/怪異特點。

來源

2012-02-10 Nikolay Melnikov

y和x軸是什麼意思？ – 2012-02-10 20:02:14

x和y是不同的流量記錄參數，如平均字節數或組成數據包的數量等。 – 2012-02-11 16:24:57

我明白你的特徵向量的樣本（訓練數據）。

如果是這樣的話，你只是在尋找一個機器學習算法的實現，我會建議你使用支持向量機。一種名爲SVM-light的流行實現可免費使用。 http://svmlight.joachims.org/ 請注意，上述網站提供了2類實施。如果你需要一個多類SVM你可以從http://svmlight.joachims.org/svm_multiclass.html

然而，很少有比較流行的分類得到它是

近鄰分類
C4.5決策樹
神經網絡

來源

2012-10-29 15:00:26 mkuse

提取圖像中的某些區域作進一步分類

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