classify_image_class_knnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnn (Operator)

Name

classify_image_class_knnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnn — Klassifizieren eines Bildes durch einen k-NN-Klassifikator

Signatur

classify_image_class_knn(Image : ClassRegions, DistanceImage : KNNHandle, RejectionThreshold : )

Beschreibung

classify_image_class_knnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnn führt auf dem mehrkanaligen Bild ImageImageImageImageimage eine Pixelklassifikation mit dem k-NN-Klassifikator KNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandle durch. Der k-NN muss vor der Verwendung von classify_image_class_knnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnn mit train_class_knntrain_class_knnTrainClassKnnTrainClassKnnTrainClassKnn trainiert werden. ImageImageImageImageimage muss die bei create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnnCreateClassKnn mit NumInput spezifizierte Anzahl von Kanälen besitzen. Als Ausgabe werden in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions NumClassesNumClassesNumClassesNumClassesnumClasses Regionen als Ergebnis der Pixelklassifikation zurückgegeben. Die Reihenfolge der Regionen in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions entspricht dabei der Reihenfolge der Klassen, wie sie durch die Trainingsregionen in add_samples_image_class_knnadd_samples_image_class_knnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnn definiert wurde. Der Parameter RejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdrejectionThreshold erlaubt die Zurückweisung von zu unsicher klassifizierten Pixeln. Er stellt einen Schwellenwert auf dem von der Klassifikation zurückgelieferten Wahrscheinlichkeitsmaß dar (siehe classify_class_knnclassify_class_knnClassifyClassKnnClassifyClassKnnClassifyClassKnn). Alle Pixel mit einer Wahrscheinlichkeit unterhalb von RejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdrejectionThreshold werden keiner Klasse zugeordnet. Da ein k-NN-Klassifikator bei Pixeldaten, die im Merkmalsraum außerhalb der konvexen Hülle der Trainingsdaten liegen einer der Klassen zuordnet, empfiehlt es sich in vielen Fällen, trotz der Verwendung von RejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdrejectionThreshold, eine Rückweisungsklasse explizit zu trainieren, indem mit add_samples_image_class_knnadd_samples_image_class_knnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnn Trainingsmuster für die Rückweisungsklasse abgespeichert werden und der k-NN mit train_class_knntrain_class_knnTrainClassKnnTrainClassKnnTrainClassKnn neu trainiert wird.

Ausführungsinformationen

Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
Automatisch parallelisiert auf interner Datenebene.

Parameter

ImageImageImageImageimage (input_object) (multichannel-)image → object (byte / cyclic / direction / int1 / int2 / uint2 / int4 / real)

Eingabebild.

ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions (output_object) region-array → object (real)

Segmentierte Klassen.

DistanceImageDistanceImageDistanceImageDistanceImagedistanceImage (output_object) image → object

Bild mit Distanzen pro Pixel zum jeweiligen nächsten Nachbarn.

KNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandle (input_control) class_knn → (integer)

Handle des k-NN-Klassifikators.

RejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdrejectionThreshold (input_control) real → (real)

Schwellenwert für die Rückweisung der Klassifikation.

Defaultwert: 0.5

Wertevorschläge: 0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 5.0, 10.0, 255.0

Restriktion: RejectionThreshold >= 0.0

Beispiel (HDevelop)

read_image (Image, 'ic')
gen_rectangle1 (Board, 80, 320, 110, 350)
gen_rectangle1 (Capacitor, 359, 263, 371, 302)
gen_rectangle1 (Resistor, 200, 252, 290, 256)
gen_rectangle1 (IC, 180, 135, 216, 165)
concat_obj (Board, Capacitor, Classes)
concat_obj (Classes, Resistor, Classes)
concat_obj (Classes, IC, Classes)
create_class_knn (3, KNNHandle)
add_samples_image_class_knn (Image, Classes, KNNHandle)
get_sample_num_class_knn (KNNHandle, NumSamples)
train_class_knn (KNNHandle, [], [])
classify_image_class_knn (Image, ClassRegions, DistanceImage, KNNHandle, 0.5)
dev_display (ClassRegions)
clear_class_knn (KNNHandle)

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

Vorgänger

train_class_knntrain_class_knnTrainClassKnnTrainClassKnnTrainClassKnn, read_class_knnread_class_knnReadClassKnnReadClassKnnReadClassKnn

Alternativen

classify_image_class_svmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvm, classify_image_class_mlpclassify_image_class_mlpClassifyImageClassMlpClassifyImageClassMlpClassifyImageClassMlp, classify_image_class_gmmclassify_image_class_gmmClassifyImageClassGmmClassifyImageClassGmmClassifyImageClassGmm, classify_image_class_lutclassify_image_class_lutClassifyImageClassLutClassifyImageClassLutClassifyImageClassLut, class_ndim_normclass_ndim_normClassNdimNormClassNdimNormClassNdimNorm, class_2dim_supclass_2dim_supClass2dimSupClass2dimSupClass2dimSup

Siehe auch

add_samples_image_class_knnadd_samples_image_class_knnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnn, create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnnCreateClassKnn

Modul

Foundation

Operatoren