classify_image_class_lut — Klassifizieren eines Byte-Bildes mit einer Look-Up-Table.
classify_image_class_lut(Image : ClassRegions : ClassLUTHandle : )
classify_image_class_lut führt auf einem mehrkanaligen Byte-Bild
Image eine Pixelklassifikation anhand einer Look-Up-Table (LUT)
ClassLUTHandle durch. Der Operator kann
classify_image_class_gmm, classify_image_class_knn,
classify_image_class_mlp und
classify_image_class_svm ersetzen, was die Klassifikation
deutlich beschleunigt, weil die entsprechende Klasse nicht in jedem
Bildpunkt extra berechnet werden muss, da alle möglichen Antworten des GMM,
KNN, MLP bzw. SVM in der LUT gespeichert sind. Dieser LUT Klassifikator muss vor
der Verwendung von classify_image_class_lut durch den entsprechend
trainierten Klassifikator mit create_class_lut_gmm,
create_class_lut_knn, create_class_lut_mlp bzw.
create_class_lut_svm erzeugt
werden. Für die Klassifizierung sind die in create_class_gmm,
create_class_knn, create_class_mlp bzw.
create_class_svm angegeben Parameter
von Bedeutung: Das Byte-Bild Image muss die selbe Anzahl von
Kanälen besitzen, wie in NumInput, NumFeatures bzw.
NumDim spezifiziert wurde. Als Ausgabe werden in
ClassRegions NumOutput bzw. NumClasses Regionen
als Ergebnis der Pixelklassifikation zurückgegeben.
Image (input_object) (multichannel-)image → object (byte)
Eingabebild.
ClassRegions (output_object) region-array → object
Segmentierte Klassen.
ClassLUTHandle (input_control) class_lut → (handle)
Handle des LUT Klassifikators.
read_image (Image, 'patras')
gen_rectangle1 (Sea, 10, 10, 120, 270)
gen_rectangle2 (Deck, [170,400], [350,375], [-0.56192,-0.75139], \
[64,104], [26,11])
union1 (Deck, Deck)
gen_rectangle1 (Walls, 355, 623, 420, 702)
gen_rectangle2 (Chimney, 286, 623, -0.56192, 64, 33)
concat_obj (Sea, Deck, Classes)
concat_obj (Classes, Walls, Classes)
concat_obj (Classes, Chimney, Classes)
*
* create MLP classifier and train it with sample classes
create_class_mlp (3, 3, 4, 'softmax', 'principal_components', 3, \
42, MLPHandle)
add_samples_image_class_mlp (Image, Classes, MLPHandle)
train_class_mlp (MLPHandle, 200, 1, 0.01, Error, ErrorLog)
*
* create the LUT classifier
create_class_lut_mlp (MLPHandle, [], [], ClassLUTHandle)
*
* classify the image with the LUT
classify_image_class_lut (Image, ClassRegions, ClassLUTHandle)
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
classify_image_class_lut den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird
eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
create_class_lut_gmm,
create_class_lut_knn,
create_class_lut_mlp,
create_class_lut_svm
classify_image_class_gmm,
classify_image_class_knn,
classify_image_class_mlp,
classify_image_class_svm
create_class_lut_gmm,
create_class_lut_knn,
create_class_lut_mlp,
create_class_lut_svm,
create_class_lut_gmm
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