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learn_ndim_box — Trainieren eines Klassifikators mit mehrkanaligen Bildern.
learn_ndim_box(Foreground, Background, MultiChannelImage : : ClassifHandle : )
learn_ndim_box trainiert den Klassifikator ClassifHandle mit den Bildpunkten des mehrkanaligen Eingabebildes der Region, die durch Foreground angegeben wird. Die Punkte in Background sollen von dem Klassifikator zurückgewiesen werden. Der so trainierte Klassifikator kann für class_ndim_box zur Segmentation von Bildern verwendet werden. Foreground soll gefunden werden, Background sind die Bildteile, die nicht gefunden werden sollen.
Beim Trainingsvorgang wird jedes Pixel einmal trainiert. Für Bildpunkte aus Foreground wird die Klasse „0“, für Background die Klasse „1“ verwendet. Es wird abwechselnd mit einem Bildpunkt aus Foreground und einem aus Background trainiert. Falls eine Region kleiner ist, wird zyklisch von vorne begonnen, bis die andere abgearbeitet ist. learn_ndim_box akzeptiert später bei der Segmentation nur die Bildpunkte, die der Klasse „0“ zugeordnet werden.
Aus Anwendersicht besteht der wesentliche Unterschied zwischen learn_ndim_norm und learn_ndim_box darin, dass bei letzterem die Background-Klasse den Klassifikationsprozess selbst mitsteuert. Hier wird eine Trennfläche zwischen Foreground- und Background-Klasse erzeugt, so dass keine Punkte im Merkmalsraum falsch klassifiziert werden. Bei learn_ndim_norm dagegen ist eine Überlappung von Foreground- und Background-Klasse erlaubt. Dies schlägt sich dann im Rückgabewert Quality nieder: Je größer die Überlappung, desto kleiner die Güte der Klassifikation.
Alle Kanäle müssen von dem gleichen Typ sein.
Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:
Der Wert dieses Parameters darf nicht über mehrere Threads verwendet werden.Zu trainierende Vordergrundpunkte.
Zu trainierende Hintergrundpunkte (Rückweisungsklasse).
Mehrkanaliges Bild.
Handle des Klassifikators.
Sei N die Anzahl der erzeugten Hyperquader und A die Fläche der größeren Eingaberegion. Dann ist die Laufzeitkomplexität O(N * A).
learn_ndim_box liefert den Wert 2 (H_MSG_TRUE), falls die Parameter korrekt sind und ein Klassifikator aktiv ist. Für das Verhalten bzgl. der Eingabebilder sind die Flags 'no_object_result' und 'empty_region_result' einstellbar (siehe set_system). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
class_ndim_box, descript_class_box
learn_class_box, learn_ndim_norm
Foundation
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