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
Foundation