我正在做一个基于直方图的图像检索项目,我需要比较一组图像的学习算法。因此,在 MATLAB 中,我将图像(256x256 像素)转换为 HSV,将其量化为 8(H)、3(S)、3(V) 并创建一个加权和,即 256x256 矩阵。
我想使用这个矩阵(数据集中的所有图像)来创建一个 ARFF 文件,我被困在这一点上。任何人都可以帮我解决它是如何完成的吗?
我正在做一个基于直方图的图像检索项目,我需要比较一组图像的学习算法。因此,在 MATLAB 中,我将图像(256x256 像素)转换为 HSV,将其量化为 8(H)、3(S)、3(V) 并创建一个加权和,即 256x256 矩阵。
我想使用这个矩阵(数据集中的所有图像)来创建一个 ARFF 文件,我被困在这一点上。任何人都可以帮我解决它是如何完成的吗?
如果我理解您所做的,您将图像作为输入(256x256 RGB 矩阵)并将其转换为 256x256 矩阵,其中每个位置都是 HSV 值的加权和。
但是,如果您想提取颜色直方图(在这种情况下,它是 Weka 的适当输入),您应该有一个向量作为输出,其中每个条目是具有给定 H、S 和L 值。
由于 H 有 8 个不同的值(0 到 7),S 有 3 个(0 到 2),L 有 3 个(0 到 2),所以向量 V 应该有 8+3+3=14 个条目。为了计算 V,请使用以下算法:
Input: quantized HSL image I
Output: histogram V
for each pixel p in I:
V[p.H] = V[p.H] + 1 // Increment the count for the H component.
V[7 + p.S] = V[7 + p.S] + 1 // Increment the count for the S component.
V[10 + p.L] = V[10 + p.L] + 1 // Increment the count for the L component.
return V