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我是 Weka 的新手，从如何使用它的示例中，我只看到了文本问题。我可以在 Weka 中使用带有机器学习分类器的图像吗？

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您可以使用来自.Trainable Weka SegmentationFiji/ImageJ

该插件旨在通过交互式学习进行细分。这意味着用户需要选择一组特征（边缘检测器、纹理过滤器等），选择类的数量（默认有 2 个）并交互式地绘制（使用 ROI 工具）所有类的样本。基于这些样本训练分类器后，整个图像像素将被分类，分割结果将覆盖在原始图像上。这个想法是重复这个过程（绘图+训练），直到获得令人满意的分割。

该插件还提供了一组工具来保存/加载样本ARFF format并以.model格式保存/加载分类器，因此它与最新版本的WEKA完全兼容。

如果你想做的是图像分类，你也可以重用插件的一些方法。

于 2013-05-24T14:20:24.940 回答
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您可以使用开源图像处理应用程序，例如ImageJ和Fiji从图像中提取特征并将其用于Weka

斐济有一个名为Advanced Weka Segmentation的插件，在将 Weka 分类器应用于图像时应该非常有用

于 2013-02-14T09:12:42.697 回答
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Weka 机器学习分类器适用于数字和分类特征。在将 weka 用于图像之前，您需要从图像中提取特征。根据您的需要，平均、最大值、平均值等简单的特征可能就足够了。或者您可能需要为您的图像使用一些其他算法。

下面维基百科特征提取算法。

低级

  • 边缘检测
  • 拐角检测
  • 斑点检测
  • 脊检测
  • 尺度不变特征变换

我建议阅读光学字符识别调查以了解它们的使用方式。OCR 是一个非常简单的示例供您使用。存在用于 OCR 的标准数据集和算法。因此，了解它是非常有指导意义的。

于 2013-02-11T15:38:16.250 回答