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create_class_lut_knn — Erzeugen einer Look-Up Tabelle anhand eines k-Nearest-Neighbor-Klassifikators zur Klassifizierung von Byte-Bildern.
create_class_lut_knn( : : KNNHandle, GenParamName, GenParamValue : ClassLUTHandle)
create_class_lut_knn erzeugt eine Look-Up Tabelle (LUT) ClassLUTHandle anhand eines trainierten k-Nearest-Neighbor-Klassifikators (k-NN) KNNHandle zur Klassifizierung von mehrkanaligen Byte-Bildern. Mit diesem k-NN-basierten LUT Klassifikator kann der Operator classify_image_class_knn, der für die spätere Klassifikation benötigt wird, durch den Operator classify_image_class_lut ersetzt werden. Die Klassifikation wird dadurch deutlich beschleunigt, weil die entsprechende Klasse nicht in jedem Bildpunkt extra berechnet werden muss, da alle möglichen Antworten des k-NN in der LUT gespeichert sind. Für die Erzeugung der LUT sind der im zuvor aufgerufenen Operator create_class_knn definierte Parameter NumDim, von Bedeutung. In NumDim ist festgelegt, wie viele Kanäle die zu klassifizierenden Bilder haben dürfen. Beim Erzeugen der LUT werden alle Pixelwerte mit classify_class_knn klassifiziert und die resultierenden Klassen in der LUT gespeichert. Aufgrund der diskreten Struktur der LUT kann es dabei zu einem Genauigkeitsverlust gegenüber der Klassifizierung mit classify_image_class_knn kommen. Über den Parameter 'bit_depth' kann die Klassifizierungsgenauigkeit, der Speichbedarf und die Laufzeit zur Erzeugung der LUT angepasst werden.
Die folgenden Parameter des k-NN-basierten LUT Klassifikators können mit GenParamName und GenParamValue gesetzt werden:
Anzahl der verwendeten Bits der Bildpixel. 'bit_depth' steuert den Speicherbedarf der LUT und ist durch die Bittiefe des Bildes beschränkt ('bit_depth' <= 8). Ist die Bittiefe der LUT kleiner ('bit_depth' < 8), werden die Klassen von mehreren Pixelkombinationen auf den selben Eintrag der LUT abgebildet, was die Klassifizierungsgenauigkeit verringern kann. Einer dieser Cluster enthält Pixelkombinationen, wobei NumDim die in create_class_knn spezifizierte Dimension der LUT beschreibt. Für 'bit_depth' = 7, NumDim = 3 werden beispielsweise die Klassen von 8 Pixelkombinationen auf den selben Eintrag der LUT abgebildet. Die LUT benötigt maximal Bytes vom Speicher. Für NumDim = 3, 'bit_depth' = 8 werden beispielsweise durch eine interne Speicheroptimierung ca. 8 MB Speicher für die LUT benötigt. Die Laufzeit der Klassifizierung in classify_image_class_lut wird minimal, falls die LUT in den Cache passt. Defaultwert ist 8, typische Werte sind [6,7,8]. Beschränkungen: 'bit_depth' >= 1, 'bit_depth' <= 8.
Schwellwert zur Zurückweisung unsicher klassifizierter Punkte des kNN. Der Parameter stellt einen Schwellwert auf dem von der Klassifikation zurückgelieferten Distanzwert dar (siehe classify_class_knn). Alle Pixel mit einer Distanz oberhalb von 'rejection_threshold' werden keiner Klasse zugeordnet. Defaultwert ist 5. Beschränkungen: 'rejection_threshold' >= 0.
Dieser Operator liefert ein Handle zurück. Es ist zu beachten, dass der Zustand einer Instanz dieses Handletyps durch bestimmte Operatoren geändert werden kann, obwohl das Handle als Eingabeparameter in diesen Operatoren verwendet wird.
Handle des k-NN-Klassifikators.
Namen der generischen Parameter, die für die Erzeugung des LUT Klassifikators angepasst werden können.
Defaultwert: []
Wertevorschläge: 'bit_depth', 'rejection_threshold'
Werte der generischen Parameter, die für die Erzeugung des LUT Klassifikators angepasst werden können.
Defaultwert: []
Wertevorschläge: 8, 7, 6, 0.5, 5, 10, 50
Handle des LUT Klassifikators.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert create_class_lut_knn den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
train_class_knn, read_class_knn
create_class_lut_svm, create_class_lut_gmm, create_class_lut_mlp
classify_image_class_lut, clear_class_lut
Foundation
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