python - 分类图像集合

Question

我有一个包含显微镜图像集合的文件夹，我必须将它们分成两类（有缺陷的样本和没有缺陷的样本）。此外，我还有一组已经分类的图像。我以前从未尝试过这样的事情，所以有没有人有例子说明如何使用 python scikit 库来做到这一点？

Answer 1

这里不是一个真正的问题，但由于有程序化方面，我会尽力提供帮助。

请注意，这只是一种解决方案。

问题分解为：

1. 在这类问题中，您首先需要弄清楚照片的哪些“特征”可以区分两者。例如，也许“好”类通常有更多的曲线/圆，而“坏”类有更多的线性/锐线。或者也许一类更亮而另一类更暗，等等。
2. 第二部分，是为每个这样的“特征”创建一个方法来为图像打分。所以每张照片都会得到一个值（比如在 0.0-1.0 之间，但不是必须的），然后每张照片都有一个特征向量。
3. 使用训练集中每个图像的特征向量的输入，您可以训练决策树。看看http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html，它真的帮助了我。
4. 准备好分类器后，您只需在此处应用即可。
5. 请注意，这里的整个艺术都在创造正确的“特征”。

或者，您可能想查看 Violla-Jones 图像分类器，您可以使用 OpenCV 来训练它。1. 如何训练分类器的解释：http: //docs.opencv.org/trunk/doc/user_guide/ug_traincascade.html 2. 解释它的论文：http ://www.cs.cmu.edu/~efros /courses/LBMV07/Papers/viola-cvpr-01.pdf 3. 教程http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html

希望这可以帮助