classify_image_class_gmm
— Klassifizieren eines Bildes durch ein Gaussian Mixture Model.
classify_image_class_gmm(Image : ClassRegions : GMMHandle, RejectionThreshold : )
classify_image_class_gmm
führt auf dem mehrkanaligen Bild
Image
eine Pixelklassifikation mit dem Gaussian Mixture
Model (GMM) GMMHandle
durch. Das GMM muss vor der
Verwendung von classify_image_class_gmm
mit
train_class_gmm
trainiert werden. Image
muss die
bei create_class_gmm
mit NumDim
spezifizierte
Anzahl von Kanälen besitzen. Als Ausgabe werden in
ClassRegions
NumClasses
Regionen als Ergebnis der
Pixelklassifikation zurückgegeben. Die Reihenfolge der Regionen in
ClassRegions
entspricht dabei der Reihenfolge der Klassen,
wie sie durch die Trainingsregionen in
add_samples_image_class_gmm
definiert wurde. Der Parameter
RejectionThreshold
erlaubt die Zurückweisung von zu
unsicher klassifizierten Pixeln. Er stellt einen Schwellwert auf
dem von der Klassifikation zurückgelieferten
K-Sigma-Wahrscheinlichkeitsmaß dar (siehe classify_class_gmm
und evaluate_class_gmm
). Alle Pixel mit einer
Wahrscheinlichkeit unterhalb von RejectionThreshold
werden
keiner Klasse zugeordnet.
Image
(input_object) (multichannel-)image →
object (byte / cyclic / direction / int1 / int2 / uint2 / int4 / real)
Eingabebild.
ClassRegions
(output_object) region-array →
object
Segmentierte Klassen.
GMMHandle
(input_control) class_gmm →
(handle)
Handle des GMM.
RejectionThreshold
(input_control) real →
(real)
Schwellwert für die Rückweisung der Klassifikation.
Defaultwert: 0.5
Wertevorschläge: 0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0
Restriktion: RejectionThreshold >= 0.0 && RejectionThreshold <= 1.0
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_gmm (3, 4, [1,30], 'full', 'none',0, 42, GMMHandle) add_samples_image_class_gmm (Image, Classes, GMMHandle, 1.5) get_sample_num_class_gmm (GMMHandle, NumSamples) train_class_gmm (GMMHandle, 150, 1e-4, 'training', 1e-4, Centers, Iter) classify_image_class_gmm (Image, ClassRegions, GMMHandle, 0.0001)
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
classify_image_class_gmm
den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird
eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
train_class_gmm
,
read_class_gmm
classify_image_class_knn
,
classify_image_class_mlp
,
classify_image_class_svm
,
classify_image_class_lut
,
class_ndim_norm
,
class_2dim_sup
add_samples_image_class_gmm
,
create_class_gmm
Foundation