gen_canonical_variates_transT_gen_canonical_variates_transGenCanonicalVariatesTransGenCanonicalVariatesTransgen_canonical_variates_trans (Operator)

Name

gen_canonical_variates_transT_gen_canonical_variates_transGenCanonicalVariatesTransGenCanonicalVariatesTransgen_canonical_variates_trans — Berechnet die Transformationsmatrix eines mehrkanaligen Bildes mittels der kanonischen Korrelation.

Signatur

gen_canonical_variates_trans( : : TrainingSamples, NumComponents : TransMat)

Herror T_gen_canonical_variates_trans(const Htuple TrainingSamples, const Htuple NumComponents, Htuple* TransMat)

void GenCanonicalVariatesTrans(const HTuple& TrainingSamples, const HTuple& NumComponents, HTuple* TransMat)

static HTuple HImage::GenCanonicalVariatesTrans(const HDictArray& TrainingSamples, Hlong NumComponents)

static void HOperatorSet.GenCanonicalVariatesTrans(HTuple trainingSamples, HTuple numComponents, out HTuple transMat)

static HTuple HImage.GenCanonicalVariatesTrans(HDict[] trainingSamples, int numComponents)

def gen_canonical_variates_trans(training_samples: Sequence[HHandle], num_components: int) -> Sequence[float]

Beschreibung

gen_canonical_variates_transgen_canonical_variates_transGenCanonicalVariatesTransGenCanonicalVariatesTransgen_canonical_variates_trans berechnet die affine Transformationsmatrix eines mehrkanaligen Bildes in ein Bild mit einer anderen Anzahl an Kanälen mittels der klassenspezifischen kanonischen Korrelation. Dies kann verwendet werden um die Anzahl an Kanälen eines Bildes zu reduzieren, dabei aber gleichzeitig die Klassen maximal unterscheidbar zu halten.

In TrainingSamplesTrainingSamplesTrainingSamplestrainingSamplestraining_samples XXXX wird ein oder mehr Mehrkanalbilder übergeben, wobei alle Bilder die gleiche Anzahl an Kanälen haben müssen. In TrainingSamplesTrainingSamplesTrainingSamplestrainingSamplestraining_samples werden Regionen übergeben welche diejenigen Pixel in TrainingSamplesTrainingSamplesTrainingSamplestrainingSamplestraining_samples enthalten, welche einer bestimmten Klasse zugehören. Die Anzahl an Objekten in TrainingSamplesTrainingSamplesTrainingSamplestrainingSamplestraining_samples muss der Anzahl an Bildern in TrainingSamplesTrainingSamplesTrainingSamplestrainingSamplestraining_samples mal der Anzahl an Klassen entsprechen. Falls eine Klasse in einem der Bilder nicht vorhanden ist muss die entsprechende Region in TrainingSamplesTrainingSamplesTrainingSamplestrainingSamplestraining_samples auf die leere Region gesetzt werden.

In NumComponentsNumComponentsNumComponentsnumComponentsnum_components werden die Anzahl an Kanälen des transformierten Bildes übergeben. Diese kann höchstens eins weniger als die Anzahl an Klassen sein.

Die affine Transformation wird in TransMatTransMatTransMattransMattrans_mat zurückgegeben. Diese Transformation kann beispielsweise mit linear_trans_colorlinear_trans_colorLinearTransColorLinearTransColorlinear_trans_color verwendet werden um Bilder entsprechend zu konvertieren.

Ausführungsinformationen

Parameter

TrainingSamplesTrainingSamplesTrainingSamplestrainingSamplestraining_samples (input_control)  dict-array HDict, HTupleSequence[HHandle]HTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)

Trainingssamples.

NumComponentsNumComponentsNumComponentsnumComponentsnum_components (input_control)  integer HTupleintHTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)

Anzahl an Zielkomponenten.

Default: 3

TransMatTransMatTransMattransMattrans_mat (output_control)  real-array HTupleSequence[float]HTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Transformationsmatrix.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert gen_canonical_variates_transgen_canonical_variates_transGenCanonicalVariatesTransGenCanonicalVariatesTransgen_canonical_variates_trans den Wert 2 ( H_MSG_TRUE) . Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Nachfolger

linear_trans_colorlinear_trans_colorLinearTransColorLinearTransColorlinear_trans_color

Alternativen

principal_compprincipal_compPrincipalCompPrincipalCompprincipal_comp, gen_principal_comp_transgen_principal_comp_transGenPrincipalCompTransGenPrincipalCompTransgen_principal_comp_trans

Modul

Foundation