谁能以一种可以理解的方式告诉我,图像处理中的模板匹配和分类器是什么?请给我相关的例子,而不是维基百科的链接。我是图像处理方面的新手。提前谢谢!!!
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模板图像是表示为数字图像的某些对象、形状或任何其他模式的样本。想象一下,您有一组包含多个几何形状的图像。一种算法可能会分割每个图像的每个形状,为每个图像创建一个模板。在这种情况下,形状x的模板的一个示例是包含在图像i1中的 sumbimage 。
对于每个模板,都会提取一些特征集。在这种情况下,特征应该是边数、每边的长度以及它们之间的角度。使用此功能,分类器可以检测一组图像中的特定形状。
因此,我的分类器可以分析每个模板并回答它是否与正方形有关(四个边的长度相同,它们之间的夹角为 90 度)。这称为基于特征的匹配。如果没有任何分类规则,您可能会比较两个形状的模板并回答它们是否相同。使用一组相同形状的样本,您可以应用机器学习算法来训练分类器,以自动学习对特定形状进行分类的规则。
在这种情况下,“使用分类器查找模板”可能意味着(i)分割图像中的每个对象/形状/图案,(ii)创建模板,(iii)提取其特征,(iv)分类以确定它是否是目标对象/形状/图案的新实例。
于 2013-12-03T19:20:39.110 回答