साइकिट-छवि

Question

का उपयोग कर छवियों से विशेषताओं को निकालने के लिए मैं कुछ सफलता के साथ सड़क सुविधाओं को वर्गीकृत करने के लिए scikit-image का उपयोग कर रहा हूं। नीचे देखें: । मुझे अगले चरण को करने में परेशानी हो रही है जो सुविधाओं को वर्गीकृत करना है। उदाहरण के लिए, मान लें कि ये सुविधाएं बॉक्स (600, 800) और (1400, 600) में स्थित हैं।

कोड मैं जानकारी निकालने के लिए उपयोग कर रहा हूँ है:

Image, feature_type, starting_pixel, ending_pixel 
001 a    (600, 600),  (1300, 700) 
002 b    (600, 600),  (1100, 700) 
002 undefined  (700, 700),  (900, 800) 

feature_type रंग पर आधारित होगा आदर्श:

from skimage import io, segmentation as seg 
color_image = io.imread(img) 
plt.rcParams['image.cmap'] = 'spectral' 
labels = seg.slic(color_image, n_segments=6, compactness=4) 

उद्देश्य निम्नलिखित रूप में एक मेज है कंधे एक रंग, पेड़ और ब्रश एक और होगा, आदि

मैं आवश्यक डेटा को कैसे निकाला जा सकता हूं? (यानी: क्या विज्ञान ने छवि को अलग-अलग घटकों में तोड़ दिया है जहां मैं प्रत्येक घटक का स्थान जानता हूं। फिर मैं प्रत्येक घटक को क्लासिफायरफायर में भेज सकता हूं जो प्रत्येक घटक की पहचान करेगा) धन्यवाद!

Answer 1

यह है पहली बार मैं उस पैकेज .. मैं एक सरल छवि के साथ करने की कोशिश की कोशिश करते हैं और मैं और अधिक या कम सही परिणाम प्राप्त:

from skimage import io, segmentation as seg 
import matplotlib as plt 
import numpy as np 
color_image = io.imread('smallimg.jpg') 
labels = seg.slic(color_image, n_segments=4, compactness=4) 
for section in np.unique(labels): 
    rows, cols = np.where(labels == section) 
    print("Image="+str(section)) 
    print("Top-Left pixel = {},{}".format(min(rows), min(cols))) 
    print("Bottom-Right pixel = {},{}".format(max(rows), max(cols))) 
    print("---") 

आउटपुट:

Image=0 
Top-Left pixel = 3,1 
Bottom-Right pixel = 15,18 
--- 
Image=1 
Top-Left pixel = 26,1 
Bottom-Right pixel = 34,18 
--- 
Image=2 
Top-Left pixel = 43,1 
Bottom-Right pixel = 52,16 
--- 
Image=3 
Top-Left pixel = 0,0 
Bottom-Right pixel = 59,19 
--- 

ध्यान दें कि दाएं सबसे अधिक पिक्सेल ढाल के कारण मेरा मतलब ठीक नहीं है। अंतिम खंड सफेद पृष्ठभूमि है।

मैंने आपकी छवि के साथ प्रयास किया लेकिन मुझे लगता है कि आपको विभाजन को सही करना होगा। यदि आप 6 छवियों + पृष्ठभूमि प्राप्त करना चाहते हैं तो मैं n_segments = 7 का उपयोग करूंगा।

मैं कॉम्पैक्टनेस के बारे में प्रलेखन में भी देखता हूं: "यह पैरामीटर छवि के विपरीत और छवि में वस्तुओं के आकार पर दृढ़ता से निर्भर करता है।" तो आप जो हासिल करना चाहते हैं उसे हासिल करना मुश्किल हो सकता है।

आप छवि आप ऊपर दिखाने पर छह चित्रों योजना बना रहे हैं, तो क्यों आप उन निर्देशांक जब आप के बजाय अंतिम परिणाम के विभाजन को लागू करने की तस्वीरें साजिश नहीं मिलता है?