self.export_path_base = rootPath[:-4] #图像输出路径基 self.image = cv2.imread(rootPath) self.class_name = rootPath.split("\\")[-2] def get_savename(self,operate_name): """ :param operate_name: 图像使用的数据增强操作类名 :return: 返回图像存储名 """ try: # 获取时间戳,用于区分...
其中一个重要的步骤就是图像的特征提取与分类,下面我将详细介绍这个过程中所用到的方法。 一、特征提取 特征提取是图像处理中最关键的步骤之一。图像中的特征是指具有区别度的、代表性的、不同的属性,不同的特征可以用于不同的分类任务。在图像处理中,特征可以分为两种类型:结构特征和统计特征。 1.结构特征 结构...
在特征提取过程中,获得到的特征信息还需要进行分类处理,才能得到有用的信息。图像分类是图像处理的一个重要应用领域,它通过特征提取和分类算法,将图像数据分成若干个类别,可以有效地帮助人们进行图像检索、目标识别等工作。 常用的分类方法主要有以下几种: 1.最近邻方法 最近邻方法是一种简单的分类方法,它通过计算未知...
对于细粒度图像分类而言, 图像的局部信息是决定算法性能的关键所在. 对图像进行检测, 并提取出重要的局部信息是大多数细度图像分类算法所采用的基本流程.基于这种观点, Zhang等人提出了Part R-CNN[43]算法,该算法采用了R-CNN[44]对图像进行检测。 Part R-CNN就是利用R-CNN算法进行对象(鸟)与局部区域(头、身体等...
(1) 选择分类类别(Select Classes):单击Select All Items按钮,选择所有类别。 (2) 选择分析方法(Analysis Method):Majority。 (3) 选择变换核(Kernel Size):5x5。必须是奇数且不必为正方形,变换核越大,分类图像越平滑。 (4) 中心像元权重(Center Pixel Weight):1。在判定在变换核中哪个类别占主体地位时,中心...
1) 基于阈值的分割方法 。阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素据比较结果分到合适的类别中。因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。一般来说,阈值法较为适用于目标灰度值均匀的分布在背景灰度值之外的...
为了实现目标识别与分类,在图像处理领域中提出了多种方法和技术。 一种常用的目标识别与分类方法是基于特征提取的方法。这种方法首先通过对图像进行分割和标注,得到目标的位置信息。对目标区域进行特征提取,通常包括颜色、纹理、形状等特征。利用机器学习算法或模式识别方法,将目标分类。这种方法的优点是能够提取出目标的...
(一)图像处理方法 全景钻孔摄像系统实现视频图像数字化的基础是用C++语言编制而成的采集软件和分析软件。采集软件使探测到的钻孔视频图像数字化,再通过分析软件对其中的信息图像进行识别,完成对数字图像和重要信息的存储和维护。采集软件(图9-17)的主要功能如下:1)捕获图像。通过新建gra格式的文件捕获视频...
为了评估图像分类算法的性能,需要使用科学有效的评估方法。本文将介绍几种常用的图像分类算法性能评估方法,以及它们的优缺点。 一、准确率 (Accuracy) 准确率是评估图像分类算法性能的最常用指标之一。它衡量的是分类算法在整个测试数据集上正确分类的样本数占总样本数的比例。公式如下: 准确率= (正确分类的样本数) ...
1.监督分类 监督分类是先用某些已知类别训练样本让分类识别系统学习，待其掌握了各个类别的特征之后，按照分类的决策规则进行分类的过程。使用的数学方法有多级切割分类法、决策树分类法、最小距离分类法、最大似然分类法。2.非监督分类 非监督分类就是不用训练样本，而是根据图像数据自身的统计特征及点群的...