learn_ndim_boxT_learn_ndim_boxLearnNdimBoxLearnNdimBox (Operator)

Name

learn_ndim_boxT_learn_ndim_boxLearnNdimBoxLearnNdimBox — Trainieren eines Klassifikators mit mehrkanaligen Bildern.

Warnung

learn_ndim_boxlearn_ndim_boxLearnNdimBoxLearnNdimBoxLearnNdimBox ist veraltet und wird nur aus Gründen der Rückwärtskompatibilität zur Verfügung gestellt.

Signatur

learn_ndim_box(Foreground, Background, MultiChannelImage : : ClassifHandle : )

Herror T_learn_ndim_box(const Hobject Foreground, const Hobject Background, const Hobject MultiChannelImage, const Htuple ClassifHandle)

void LearnNdimBox(const HObject& Foreground, const HObject& Background, const HObject& MultiChannelImage, const HTuple& ClassifHandle)

void HImage::LearnNdimBox(const HRegion& Foreground, const HRegion& Background, const HClassBox& ClassifHandle) const

void HRegion::LearnNdimBox(const HRegion& Background, const HImage& MultiChannelImage, const HClassBox& ClassifHandle) const

void HClassBox::LearnNdimBox(const HRegion& Foreground, const HRegion& Background, const HImage& MultiChannelImage) const

static void HOperatorSet.LearnNdimBox(HObject foreground, HObject background, HObject multiChannelImage, HTuple classifHandle)

void HImage.LearnNdimBox(HRegion foreground, HRegion background, HClassBox classifHandle)

void HRegion.LearnNdimBox(HRegion background, HImage multiChannelImage, HClassBox classifHandle)

void HClassBox.LearnNdimBox(HRegion foreground, HRegion background, HImage multiChannelImage)

Beschreibung

learn_ndim_boxlearn_ndim_boxLearnNdimBoxLearnNdimBoxLearnNdimBox trainiert den Klassifikator ClassifHandleClassifHandleClassifHandleClassifHandleclassifHandle mit den Bildpunkten des mehrkanaligen Eingabebildes der Region, die durch ForegroundForegroundForegroundForegroundforeground angegeben wird. Die Punkte in BackgroundBackgroundBackgroundBackgroundbackground sollen von dem Klassifikator zurückgewiesen werden. Der so trainierte Klassifikator kann für class_ndim_boxclass_ndim_boxClassNdimBoxClassNdimBoxClassNdimBox zur Segmentation von Bildern verwendet werden. ForegroundForegroundForegroundForegroundforeground soll gefunden werden, BackgroundBackgroundBackgroundBackgroundbackground sind die Bildteile, die nicht gefunden werden sollen.

Beim Trainingsvorgang wird jedes Pixel einmal trainiert. Für Bildpunkte aus ForegroundForegroundForegroundForegroundforeground wird die Klasse „0“, für BackgroundBackgroundBackgroundBackgroundbackground die Klasse „1“ verwendet. Es wird abwechselnd mit einem Bildpunkt aus ForegroundForegroundForegroundForegroundforeground und einem aus BackgroundBackgroundBackgroundBackgroundbackground trainiert. Falls eine Region kleiner ist, wird zyklisch von vorne begonnen, bis die andere abgearbeitet ist. learn_ndim_boxlearn_ndim_boxLearnNdimBoxLearnNdimBoxLearnNdimBox akzeptiert später bei der Segmentation nur die Bildpunkte, die der Klasse „0“ zugeordnet werden.

Aus Anwendersicht besteht der wesentliche Unterschied zwischen learn_ndim_normlearn_ndim_normLearnNdimNormLearnNdimNormLearnNdimNorm und learn_ndim_boxlearn_ndim_boxLearnNdimBoxLearnNdimBoxLearnNdimBox darin, dass bei letzterem die BackgroundBackgroundBackgroundBackgroundbackground-Klasse den Klassifikationsprozess selbst mitsteuert. Hier wird eine Trennfläche zwischen ForegroundForegroundForegroundForegroundforeground- und BackgroundBackgroundBackgroundBackgroundbackground-Klasse erzeugt, so dass keine Punkte im Merkmalsraum falsch klassifiziert werden. Bei learn_ndim_normlearn_ndim_normLearnNdimNormLearnNdimNormLearnNdimNorm dagegen ist eine Überlappung von ForegroundForegroundForegroundForegroundforeground- und BackgroundBackgroundBackgroundBackgroundbackground-Klasse erlaubt. Dies schlägt sich dann im Rückgabewert Quality nieder: Je größer die Überlappung, desto kleiner die Güte der Klassifikation.

Achtung

Alle Kanäle müssen von dem gleichen Typ sein.

Ausführungsinformationen

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

Während der Ausführung dieses Operators muss der Zugriff auf den Wert dieses Parameters synchronisiert werden, wenn er über mehrere Threads hinweg verwendet wird.

Parameter

ForegroundForegroundForegroundForegroundforeground (input_object)  region(-array) objectHRegionHRegionHobject

Zu trainierende Vordergrundpunkte.

BackgroundBackgroundBackgroundBackgroundbackground (input_object)  region(-array) objectHRegionHRegionHobject

Zu trainierende Hintergrundpunkte (Rückweisungsklasse).

MultiChannelImageMultiChannelImageMultiChannelImageMultiChannelImagemultiChannelImage (input_object)  (multichannel-)image(-array) objectHImageHImageHobject (byte / direction / cyclic / int1 / int2 / int4 / real)

Mehrkanaliges Bild.

ClassifHandleClassifHandleClassifHandleClassifHandleclassifHandle (input_control, Zustand wird modifiziert)  class_box HClassBox, HTupleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)

Handle des Klassifikators.

Komplexität

Sei N die Anzahl der erzeugten Hyperquader und A die Fläche der größeren Eingaberegion. Dann ist die Laufzeitkomplexität O(N * A).

Ergebnis

learn_ndim_boxlearn_ndim_boxLearnNdimBoxLearnNdimBoxLearnNdimBox liefert den Wert 2 (H_MSG_TRUE), falls die Parameter korrekt sind und ein Klassifikator aktiv ist. Für das Verhalten bzgl. der Eingabebilder sind die Flags 'no_object_result'"no_object_result""no_object_result""no_object_result""no_object_result" und 'empty_region_result'"empty_region_result""empty_region_result""empty_region_result""empty_region_result" einstellbar (siehe set_systemset_systemSetSystemSetSystemSetSystem). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

create_class_boxcreate_class_boxCreateClassBoxCreateClassBoxCreateClassBox, draw_regiondraw_regionDrawRegionDrawRegionDrawRegion

Nachfolger

class_ndim_boxclass_ndim_boxClassNdimBoxClassNdimBoxClassNdimBox, descript_class_boxdescript_class_boxDescriptClassBoxDescriptClassBoxDescriptClassBox

Alternativen

learn_class_boxlearn_class_boxLearnClassBoxLearnClassBoxLearnClassBox, learn_ndim_normlearn_ndim_normLearnNdimNormLearnNdimNormLearnNdimNorm

Modul

Foundation