classify_image_class_knnT_classify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnclassify_image_class_knn (Operator)

Name

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

Signatur

Beschreibung

classify_image_class_knnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnclassify_image_class_knn führt auf dem mehrkanaligen Bild ImageImageImageImageimageimage eine Pixelklassifikation mit dem k-NN-Klassifikator KNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleKNNHandleknnhandle durch. Der k-NN muss vor der Verwendung von classify_image_class_knnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnclassify_image_class_knn mit train_class_knntrain_class_knnTrainClassKnnTrainClassKnnTrainClassKnntrain_class_knn trainiert werden. ImageImageImageImageimageimage muss die bei create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnnCreateClassKnncreate_class_knn mit NumInput spezifizierte Anzahl von Kanälen besitzen. Als Ausgabe werden in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegionsclass_regions NumClassesNumClassesNumClassesNumClassesnumClassesnum_classes Regionen als Ergebnis der Pixelklassifikation zurückgegeben. Die Reihenfolge der Regionen in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegionsclass_regions entspricht dabei der Reihenfolge der Klassen, wie sie durch die Trainingsregionen in add_samples_image_class_knnadd_samples_image_class_knnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnnadd_samples_image_class_knn definiert wurde. Der Parameter RejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdrejectionThresholdrejection_threshold 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_knnClassifyClassKnnClassifyClassKnnClassifyClassKnnclassify_class_knn). Alle Pixel mit einer Wahrscheinlichkeit unterhalb von RejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdrejectionThresholdrejection_threshold 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 RejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdRejectionThresholdrejectionThresholdrejection_threshold, eine Rückweisungsklasse explizit zu trainieren, indem mit add_samples_image_class_knnadd_samples_image_class_knnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnnadd_samples_image_class_knn Trainingsmuster für die Rückweisungsklasse abgespeichert werden und der k-NN mit train_class_knntrain_class_knnTrainClassKnnTrainClassKnnTrainClassKnntrain_class_knn 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

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)

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert classify_image_class_knnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnclassify_image_class_knn den Wert TRUE. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

train_class_knntrain_class_knnTrainClassKnnTrainClassKnnTrainClassKnntrain_class_knn, read_class_knnread_class_knnReadClassKnnReadClassKnnReadClassKnnread_class_knn

Alternativen

classify_image_class_svmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvmclassify_image_class_svm, classify_image_class_mlpclassify_image_class_mlpClassifyImageClassMlpClassifyImageClassMlpClassifyImageClassMlpclassify_image_class_mlp, classify_image_class_gmmclassify_image_class_gmmClassifyImageClassGmmClassifyImageClassGmmClassifyImageClassGmmclassify_image_class_gmm, classify_image_class_lutclassify_image_class_lutClassifyImageClassLutClassifyImageClassLutClassifyImageClassLutclassify_image_class_lut, class_ndim_normclass_ndim_normClassNdimNormClassNdimNormClassNdimNormclass_ndim_norm, class_2dim_supclass_2dim_supClass2dimSupClass2dimSupClass2dimSupclass_2dim_sup

Siehe auch

add_samples_image_class_knnadd_samples_image_class_knnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnnAddSamplesImageClassKnnadd_samples_image_class_knn, create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnnCreateClassKnncreate_class_knn

Modul

Foundation