add_samples_image_class_gmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmAddSamplesImageClassGmm (Operator)

Name

add_samples_image_class_gmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmAddSamplesImageClassGmm — Hinzufügen von Trainingsmustern aus einem Bild zu den Trainingsdaten eines Gaussian Mixture Models.

Signatur

Beschreibung

add_samples_image_class_gmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmAddSamplesImageClassGmm fügt Trainingsmuster aus dem Bild ImageImageImageImageImageimage zu dem durch GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle gegebenen Gaussian Mixture Model (GMM) hinzu. add_samples_image_class_gmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmAddSamplesImageClassGmm wird dazu verwendet, die Trainingsmuster bereitzustellen, um einen Klassifikator zur Pixelklassifikation von mehrkanaligen Bildern mit classify_image_class_gmmclassify_image_class_gmmClassifyImageClassGmmclassify_image_class_gmmClassifyImageClassGmmClassifyImageClassGmm zu trainieren. Die Funktionsweise von add_samples_image_class_gmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmAddSamplesImageClassGmm ist analog zu add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm. Das Bild ImageImageImageImageImageimage muss so viele Kanäle besitzen, wie mit NumDimNumDimNumDimNumDimNumDimnumDim in create_class_gmmcreate_class_gmmCreateClassGmmcreate_class_gmmCreateClassGmmCreateClassGmm festgelegt worden ist. In ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions werden die Trainingsgebiete für die NumClassesNumClassesNumClassesNumClassesNumClassesnumClasses Pixelklassen angegeben. ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions muss also ein Tupel mit NumClassesNumClassesNumClassesNumClassesNumClassesnumClasses Regionen beinhalten. Die Reihenfolge der Regionen in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions legt die Klassen der Pixel fest. Falls in ImageImageImageImageImageimage eine zu trainierende Klasse nicht vorkommt, muss an der entsprechenden Stelle des Tupels eine leere Region übergeben werden. Durch diesen Mechanismus können mehrere Bilder verwendet werden, um mit mehrmaligem Aufruf von add_samples_image_class_gmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmAddSamplesImageClassGmm Trainingsmuster für alle relevanten Pixelklassen bereitzustellen. Die Regionen in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions sollten repräsentative Trainingsmuster für die jeweiligen Klassen enthalten. Sie brauchen deshalb das Eingabebild nicht zu überdecken. Die Regionen in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions sollten sich nicht überlappen, da dies dazu führen würde, dass in den Trainingsdaten die Merkmalsvektoren in den Überlappungsbereichen mehreren Klassen zugeordnet wären, was zu einer schlechteren Klassifikationsleistung führen kann. Ganzzahlige Bilddaten können ungeeignet für eine Modellierung mit GMMs sein. RandomizeRandomizeRandomizeRandomizeRandomizerandomize kann verwendet werden, um dieses Problem zu umgehen. Dies ist im Detail bei add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm erklärt.

Parallelisierung

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

• GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle

Parameter

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert add_samples_image_class_gmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmAddSamplesImageClassGmm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

create_class_gmmcreate_class_gmmCreateClassGmmcreate_class_gmmCreateClassGmmCreateClassGmm

Nachfolger

train_class_gmmtrain_class_gmmTrainClassGmmtrain_class_gmmTrainClassGmmTrainClassGmm, write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm

Alternativen

read_samples_class_gmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm

Siehe auch

classify_image_class_gmmclassify_image_class_gmmClassifyImageClassGmmclassify_image_class_gmmClassifyImageClassGmmClassifyImageClassGmm, add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm, clear_samples_class_gmmclear_samples_class_gmmClearSamplesClassGmmclear_samples_class_gmmClearSamplesClassGmmClearSamplesClassGmm, get_sample_num_class_gmmget_sample_num_class_gmmGetSampleNumClassGmmget_sample_num_class_gmmGetSampleNumClassGmmGetSampleNumClassGmm, get_sample_class_gmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmGetSampleClassGmm

Modul

Foundation