深度学习中大图像和稀疏图像的预处理
深度学习中的大图像和稀疏图像预处理是为了提高深度学习模型的训练效果和性能。下面是对这两种图像预处理的详细解释：
- 大图像预处理：
- 概念：大图像是指分辨率较高、像素数量较多的图像。大图像预处理是指对大图像进行降维、裁剪、缩放等操作，以减少计算量和内存消耗。
- 分类：大图像预处理可以分为以下几类：
- 降维：通过降低图像的分辨率或压缩算法，减少图像的像素数量。
- 裁剪：根据任务需求，将大图像中感兴趣的区域进行裁剪，以减少无关信息。
- 缩放：将大图像缩小到合适的尺寸，以适应模型的输入要求。
- 优势：大图像预处理可以减少深度学习模型的计算和内存消耗，提高训练速度和效果。
- 应用场景：大图像预处理广泛应用于计算机视觉领域，如图像分类、目标检测、图像分割等任务中。
- 稀疏图像预处理：
- 概念：稀疏图像是指图像中只有少量像素具有有效信息，大部分像素为无效或冗余信息。稀疏图像预处理是指对稀疏图像进行稠密化、填充、插值等操作，以提取有效信息并补全图像。
- 分类：稀疏图像预处理可以分为以下几类：
- 稠密化：通过插值算法或其他方法，将稀疏图像中的有效信息进行填充，使图像变得更加密集。
- 填充：对稀疏图像中的无效或冗余像素进行填充，以补全图像。
- 插值：通过插值算法，根据已有的有效像素推测出缺失的像素值。
- 优势：稀疏图像预处理可以提取有效信息并补全图像，提高深度学习模型对稀疏图像的识别和理解能力。
- 应用场景：稀疏图像预处理常用于遥感图像、医学图像等领域，以及稀疏数据的深度学习任务中。
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相关·内容
我正在进行一个深度学习项目，其中包含了数千个.csv文件(每个文件约为15 of )中大约700 of的类似于表的时间序列数据。
所有的数据都是在S3上进行的，需要经过预处理才能输入到模型中。问题是如何最好地实现加载、预处理和培训过程的自动化。
一个带有内置预处理的定制keras生成器是最好的解决方案吗？
浏览 0提问于2018-09-19得票数 2
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6回答
我在读关于深度学习的论文。其中大多数都是指无监督学习。
他们还说，神经元是使用无监督RBM网络进行预训练的。然后，使用反向传播算法(有监督)对它们进行微调。
那么，我们可以使用深度学习来解决监督学习问题吗？
我正在尝试找出深度学习是否可以应用于文档分类问题。我知道有相当好的分类器可用。但我的目标是找出我们是否可以使用深度学习来达到这个目的。
浏览 7提问于2013-10-29得票数 10
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我必须确定图像中象海豹的数量。原始图像太大，无法上传，因此有一个示例：
经典的图像处理技术不能使用，因为动物和沙子的颜色略有相同。我们会分割阴影或纹理，而不是封印。这就是我想测试机器学习的原因。
目标将是手动确定一些ROIs代表海豹和其他的沙子，以便识别图像中的其他动物。问题是，我不知道我可以用哪一种特征来描述海豹，并将它们与沙子区分开来。
局部直方图及其统计数据(特别是均值和标准偏差)似乎很有趣，但还不够。我曾想过使用图像梯度，但这并没有带来很好的分辨力。此外，我认为必须使用多个特性的组合，但很难分辨哪些特性。
这就是为什么我想知道是否有一种方法可以自动确定识别特征，并将其用于机器学习
浏览 0提问于2018-05-07得票数 2
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2回答
MRI图像的预处理
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我从医院收集了脑肿瘤的MRI图像(不是基准数据集)。我计划使用它们来预测/分类肿瘤类型，使用一种典型的机器学习方法:纹理分析用于特征提取，建立分类模块。我的问题是，如何决定这些图像是否需要预处理，例如用中值滤波去除噪声？换句话说，如何确定这些数据中是否存在噪声？
浏览 0提问于2019-01-19得票数 3
5回答
我正在试验对图像的深入学习。我有大约4000张来自不同摄像机的图像，不同的光线条件，不同的图像分辨率和视角。
我的问题是：，什么样的图像预处理将有助于改进目标检测？(例如:对比度/颜色归一化，去噪等)
浏览 5提问于2017-01-02得票数 22
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1回答
稀疏张量减少训练时间
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我了解了PyTorch稀疏张量：
从docs ()：“火炬支持稀疏张量的COO(rdinate)格式，这可以有效地存储和处理张量，其中大多数元素是零。”
是否使用稀疏张量代替常规的PyTorch张量来减少训练时间？
浏览 3提问于2018-11-24得票数 2
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我的研究是让骨架更稳定，现在我想尝试一下，让深度图像更好，然后根据处理后的图像得到骨架，但我不知道如何实现，因为Kinect只提供API来获取输出数据
浏览 4提问于2015-11-16得票数 0
2回答
我目前正在研究一个分类问题，要求我对图像中是否含有癌组织细胞进行分类。每个图像为50x50x3像素，3为RGB值。
到目前为止，我有一个熊猫数据文件，其中包含目标值、病人id、图像id和对应图像的路径。
我可以通过
io.imread(df['path'])
因此，我可以循环遍历所有的图像来访问它们。现在的问题是，我应该把图像存储在哪里，这样我就可以对它们应用主成分分析了？
如果我简单地将它存储在一个dataframe中，它将包含7500列；每个像素值为1。我的数据集包含28万张图像。这意味着我的数据需要280,000x7500。我觉得有更好的方法来处理这个问题。
您对此事的意
浏览 0提问于2020-02-17得票数 1
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2回答
稀疏编码解释
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我正在学习基于稀疏编码和字典学习的分类。我读过许多文件，但却找不到容易理解的文件。据我所知，这是基于一个优化问题：
下标(2)的意思是什么？我想符号x-？你能为稀疏编码推荐一份好的教程/介绍文件吗？谢谢。(我标记了“图像处理”和“机器学习”，因为我在某个地方读到这些字段使用稀疏编码。如果不是真的，请评论，我将删除标签)。
浏览 0提问于2015-09-07得票数 2
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我有一个数据集，其中的(500+)列之间有很高的相关性。根据我的理解(如果我错了，请纠正我)，你使用零均值和std dev 1进行归一化的原因之一是，这样具有给定学习率的优化器更容易处理许多问题，而不是采用X的学习率。
同样，为什么我应该‘白化’我的数据集也是有原因的。这似乎是图像处理中的一个常见步骤。如果列是独立的，在某种程度上会使优化器更容易吗？
我知道，传统上，人们习惯于解除矩阵的相关性，以便使权重变得更具统计意义，并使矩阵求逆更稳定。当涉及到DL时，矩阵求逆部分至少看起来是不存在的，因为我们现在使用随机梯度下降(SGD)的变体。
浏览 5提问于2017-12-27得票数 2
4回答
我对“机器学习”和“深度学习”这两个词之间的区别感到有点困惑。我在谷歌上搜索过很多文章，但对我来说还是不太清楚。
汤姆·米切尔对机器学习的一个已知定义是：
一个计算机程序据说可以从经验E中学习到某些类型的任务T和性能度量P，如果它在T中的性能(按P来衡量)随着经验E的提高而提高。
如果我把狗和猫分类的图像分类问题作为我的目标T，我从这个定义中了解到，如果我给一个ML算法一堆狗和猫的图像(经验E)，那么ML算法可以学习如何区分一个新的图像是狗还是猫(前提是性能度量P是很好的定义)。
然后是深度学习。我理解深度学习是机器学习的一部分，而上面的定义是成立的。任务T的性能随着经验的提高而提高。
这个博
浏览 0提问于2017-01-20得票数 12
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嗨，我有一堆轮胎的图像，我们需要检测和识别轮胎上的文本，在这里我面临着检测文本的困难，因为轮胎的文本和背景是相同的，我已经尝试了EAST文本检测器和yolo文本检测器(没有自己的数据序列)，有没有更好的解决方案来从这些背景图像中检测文本
这里我只需要检测像"75R-0006884“这样的10位序列号。
编辑:预处理图像
浏览 0提问于2020-02-11得票数 0
在深度学习中使用numpy数组图像和使用图像文件有什么区别？
哪条路更好？
浏览 0提问于2018-09-18得票数 2
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我一直在使用Keras训练图像分类器，并尝试了各种convnet架构。数据集由一罐食物组成。问题是，许多类是非常相似的，它们之间的差异通常只是一个稍微不同的标签和颜色。另一个问题是，图像是在不同的照明条件下拍摄的，因此即使是颜色也往往是区分它们的一种无效手段。是否有一个良好的网络架构，或一些预处理，可以提高分类器的准确性？
浏览 1提问于2020-08-11得票数 0
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图像深度和通道之间的差异
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我正在尝试学习opencv，但它非常令人困惑。有人能知道imagedepth和no的区别吗？图像中通道的数量。假设图像深度为8，否。通道R，G，B是3。那么，这意味着什么，我在可视化3d结构时遇到了困难
浏览 27提问于2012-04-11得票数 21
我已经提取了大约15个特征，对于医学图像，现在我需要将它们分类为正常(0)或异常(1)。如何为这些图像准备培训数据？我试着用地面真相来测试数据，这是正确的方法吗？
浏览 0提问于2016-10-13得票数 0
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我正在研究一种从单目图像中估计深度图像的深度学习(有监督学习)。数据集当前使用的是KITTI数据。RGB图像(输入图像)使用KITTI原始数据，而来自following link的数据用于地面实况。 在通过设计一个简单的编解码器网络来学习模型的过程中，效果并不是很好，因此人们进行了各种尝试。 在搜索各种方法时，我发现groundtruth只能通过掩码来学习有效区域，因为有许多无效区域，即无法使用的值，如下图所示。 ? 所以，我是通过掩蔽来学习的，但我很好奇为什么这个结果总是出来。 ? ? 这是我训练代码的一部分。我该如何解决这个问题。 for epoch in range
浏览 56提问于2020-09-23得票数 0
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我有一个关于机器学习的数据预处理的问题。特别是转换数据，使其具有零均值和单位方差。我已经将我的数据分成两个数据集(我知道我应该有三个数据集，但为了简单起见，假设我有两个数据集)。我应该转换我的训练数据集，使整个训练数据集具有单位方差和零均值，然后在测试模型时转换每个测试输入向量，使每个测试输入向量呈现单位方差和零均值，还是将整个数据集(训练和测试)转换为单位变量和零均值？我的信念是，我应该这样做，这样我就不会在测试数据集中引入一种卑鄙的偏见。但我不是专家，所以我的问题。
浏览 0提问于2017-02-21得票数 1
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像素到像素转换
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我在将静态图像(RGB图像)中的一些对象的位置转换到拍摄图像的房间的2D视图中时遇到问题，我有图像中大约3个对象的坐标(我的意思是X，Y坐标)以及它们之间的距离，我想将这3个对象的位置转换到平面图中。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2012-04-06得票数 0
我已经在火炬中使用MobileNet训练了一种图像分类器，用于将闭眼图像和睁开眼睛图像进行分类，并使用Tensorflow将其部署到移动设备上。
但问题是，不够大，而且当face对象离得很远或放大时，它也不能工作。
我想用预定义的关键点对人脸进行分类，如下所示
我想让CNN首先做特征关键点的预测，然后根据这些关键点对图像进行分类。
请指导我使用CNN预测特征关键点的任何研究论文或指南，并使用深度学习技术将关键点分类到两个班级。学习越深越好
我已经读过关于无人监督的机器学习的文章了，但是它对我没有用。我想用深沉的学习和手电筒或tensorflow
浏览 2提问于2019-12-03得票数 1
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我有两张照片：
当我检测到汽车时，的初始图像。
当我将图像转换为另一个计划时， IPM映像。
我没有任何关于相机参数的信息。我知道汽车在原始图像和IPM图像中的位置，我想知道如何确定汽车与摄像机之间的距离。我们可以假设相机的高度是1米吗？
有什么公式或算法吗？
浏览 0提问于2017-04-03得票数 1
在维基百科和deeplearning4j中都有这样的说法:深度学习神经网络是一种隐层大于1的神经网络.
对于我来说，这类NN在大学里是标准的，而DLNN现在非常夸张。去过那里，做过那件事-有什么大不了的？
我还听说堆叠的神经网络被认为是深度学习。深度学习是如何定义的？
我的神经网络的背景大多来自大学，而不是工作：
神经网络在工业中的应用研究
有5门关于artif的课程。情报。&马赫。学习。-也许其中有两个在NN上
用于小而简单的图像识别项目中使用的三层前馈神经网络。
没有对它们进行真正的研究(如博士论文)。
浏览 0提问于2016-10-04得票数 14
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我正在学习Coq，我正在学习的书()在证明中大量使用了auto。
由于我正在学习，因此我认为，确切地了解auto在幕后所做的事情可能会有所帮助(越早魔术越少，效果越好)。有没有办法强迫它展示它用来计算证据的具体策略或技巧？
如果没有，是否有一个详细说明auto所做的事情的地方？
浏览 1提问于2013-02-17得票数 16
我正在做一个CFD项目，我正在使用新的CUDA 5库"cusparse“来解线性方程组。我测试了示例代码"conjugateGradientPrecond“。结果表明，使用ILU的预条件梯度算法比不使用预条件算法的共轭梯度算法需要更多的时间来获得最终结果。前者的迭代次数较少，但在"cusparseScsrsv_solve“上耗时较长，因此整体时间较长。
这是我的问题，有没有其他预处理共轭梯度可以大大减少迭代，同时不包括任何耗时的函数，如"cusparseScsrsv_solve"？
浏览 1提问于2012-12-02得票数 2
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我使用的是AForge库框架及其神经网络。
当我训练我的网络时，我创建了许多大尺寸(30磅)的图像(每个字体每个字母一个图像)，剪切出实际的字母，将其缩小到较小的尺寸(10x10像素)，然后将其保存到我的硬盘上。然后，我可以读取所有这些图像，使用数据创建我的double[]数组。目前，我是以像素为单位进行此操作的。
因此，一旦我成功地训练了我的网络，我就测试网络，并让它在具有不同大小(大写和小写)字母表的样本图像上运行。
但结果并不是很有希望。我训练了网络，使RunEpoch的误差约为1.5 (因此几乎没有误差)，但仍然有一些字母在我的测试图像中无法正确识别。
现在我的问题是:这是不是因为我有
浏览 0提问于2010-03-20得票数 2
1回答
我是深度学习的新手，有一个项目。我想创建一个简单的CNN，用于恶性肿瘤和良性肿瘤(皮肤癌)的二进制分类。我每个班级都有两个文件夹。在机器学习分类中，一个经典的问题有一个特征X_table和一个Y数组。在labels.In我的CNN项目中，我没有每个图像的特征和标签，我只有两个文件夹和分开的类。那么，我如何为训练提供数据，显示标签？我在Keras编码，只需要这一部分的代码。这是一次尝试： # Part 1 - Building the CNN
# Importing the Keras libraries and packages
from keras.models import Seque
浏览 20提问于2019-05-13得票数 1
假设我有任何购物中心的账单图像，我想找出我从哪里购买了所有商品和所有购买的商品的商店的名称。那么，使用图像处理和机器学习如何找到？
浏览 12提问于2017-08-01得票数 0
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我有一个3D视频，我已经分解成7个不同平面的单个图像。我想知道我可以用什么工具来检测物体。我读到OpenCV可能不是合适的工具，我可以用什么来代替呢？
问候
Aleksej
浏览 14提问于2019-07-30得票数 0
我注意到了在使用scikit学习在输入维为24700 x 11200的数据集上训练svm分类器时非常奇怪的行为。一旦分割成训练/测试集，训练数据部分有>18500个样本。
我的代码如下所示：
def feature_scale(M):
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
return scaler.fit_transform(M)
M = feature_extraction(....) # method to create the 24700x11200 matrix
X_train_data, X_test_dat
浏览 4提问于2017-07-19得票数 0
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我正在尝试学习如何执行命名实体识别。 我有一套出院摘要，里面有病人的医疗信息。我将非结构化数据转换为结构化数据。现在，我有一个看起来像这样的DataFrame： Text | Target
normal coronary arteries... R060 Text列包含有关患者诊断的信息，Target列包含在进一步的任务中需要预测的代码。 我还构建了一个字典，如下所示： Code (Key) | Term (Value)
A00 Cholera 此字典提供有关每个诊断和传入代码的信息。term列将用于识别语料库中的临
浏览 14提问于2019-07-01得票数 0
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我想将稀疏深度图(从LiDAR生成)转换为密集深度图。我想通过使用双边过滤器来实现(如果成功，我想应用联合双边等)。 但根据目前的信息，我感到相当困惑。如果我将双边过滤器(我已经尝试过)应用到原始深度图(只有几个已知点)，什么也不会发生。为什么？因为它保留了边缘(正如它应该做的那样)，并且不使用插值的值填充未知值(未知值=零，因为深度图是稀疏的而不是密集的)。出于这个原因，我的方法是查找x最近(kd-tree)已知值，并仅将双边过滤器应用于该点，但即使是搜索该点也需要大量计算时间。 预处理步骤是什么？是否需要手动填写所有未知值？是否有任何图像过滤器设置为“忽略所有未知/零值”？通过双边滤波器
浏览 42提问于2020-01-31得票数 0
假设我在一个文件夹中有一张图像，我将图像拆分为9个平铺，找出每个平铺中的轮廓，并为每个轮廓拟合一个最小矩形。
下面用于获取图像并对其进行切片，然后将切片保存到目录中
def image_slice(img):
tiles = image_slicer.slice(img, 8, save=False) #get_columns_rows
image_slicer.save_tiles(tiles, directory=path_to_directory
prefix='slice') #Slicing the image
浏览 1提问于2018-05-11得票数 1
2回答
你能推荐我C/C++和C#语法检查器吗，它们可以从命令行运行。我有大约12000个用C/C++和C#编写的文件，其中大约有1,000个有错误，所以我需要找到这些文件来手动更正它们。
浏览 2提问于2011-11-21得票数 2
我使用Inception V3构建了一个图像分类器模型，并以"SavedModel“格式保存了该模型，以便将其部署到生产环境中。我想知道如何将预处理步骤捆绑到最终模型中，以便模型以其自然形式摄取数据。 我拥有的预处理步骤是： - resizing the image to target_size of 299, 299 using keras load_model
- change the image to numpy array
- expand dimensions
- pre_process input using inception_v3 import preprocess_
浏览 12提问于2019-10-07得票数 0
我使用Vowpal Wabbit对多类图像进行分类。我的数据集类似于，包括3000个训练样本和500个测试样本。特征是32*32图像的RGB值。我使用Vowpal Wabbit Logistic损失函数对模型进行了100次迭代训练。在训练过程中，平均损失在0.02以下(我认为这个数字相当不错，对吧？)然后我用输出模型预测训练集的标签，并指出预测是非常糟糕的。它们几乎都属于第六类。我真的不知道发生了什么，因为在我看来，在训练过程中，预测大部分是正确的，但是在我用模型预测之后，它们突然变成了全部6种。
下面是一个特性的示例行。
1 211 174 171 165 161 161 163 163
浏览 3提问于2015-05-01得票数 2
1回答
如何分析稀疏邻接矩阵？
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我正在研究稀疏邻接矩阵，其中大多数单元是0，也有一些是1，两个单元之间的每个关系都有一个多项式描述，这可能非常长，并且它们的手动分析非常耗时。我的老师建议使用的纯代数方法，但在继续之前，我想从纯计算机科学和编程的角度了解如何分析稀疏邻接矩阵？有没有一些数据挖掘工具来分析它们？
浏览 1提问于2015-07-31得票数 6
2回答
我得到了一个点云，其中大多数点都非常接近，表示一个对象。这个点云是通过使用深度传感器对图像进行分割而得到的。由于一些不准确，点云也有一些与其他点有一定距离的点。就像自己的一小群点。你可以在这里看到这些用红色勾勒出来的点： ? 现在我想删除这些点，以便进一步处理点云。这样做的最佳方法是什么？我想过使用像k-means这样的聚类算法来做一些聚类。但是当这样做的时候，我需要事先知道集群的数量。因为这个点云是从传感器派生的，所以我并不总是有这些我想要擦除的点。有时有一个集群，有时有更多的集群。 有什么推荐的方法来解决这个问题吗？ 我很乐意提供任何意见。谢谢。 PS:我使用的是c++和PCL库
浏览 42提问于2020-01-09得票数 4
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我在R中用tm包建立了一个文档术语矩阵，总共有18000个术语，其中大部分都不是经常出现的。我想删除频率低于0.0001的术语，以减少列数。
浏览 1提问于2015-05-23得票数 0
1回答
根据的说法，使用Python和Numpy，我想把MNIST数据集训练成一个能够识别手写数字的神经网络。我明白逻辑，但我现在有个问题。
在本教程中，测试用例是AND逻辑门，由于数据量小，它工作得很好。但是我使用的是MNIST数据库，每个图像都有28*28维数，当我把它们转换成一个向量时，我就得到了N*784矩阵。如果我有一个784*1矩阵作为weight matrix，当我将它与输入矩阵相乘时，得到的数字将是非常小或非常大的数(负数或正数)，因为我使用了Sigmoid激活函数，我的所有数据在第一次学习周期被分成两部分，1和0，但我需要慢慢收敛的小数字。
例如，我在乘法后得到这些数字：-569.8
浏览 3提问于2016-11-26得票数 0
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目标是开发一个能够识别鸡蛋标记的应用程序，例如0-DE-134461。我在下面的图像上尝试了和。两个OCR引擎的结果都是灾难性的。
0-DE-46042
Tesseract → ""
Google Vision API → " 2 "
3-ES08234 08234-25591
Tesseract → ""
Google Vision API → " Es1234-2SS ) R SHAH That is part "
裁剪
我用Photoshop手工裁剪图像。
0-DE-46042
Tesseract
浏览 1提问于2017-08-31得票数 8
我正在尝试创建一个大的numpy数组，比如说
S=0.5
a=np.random.normal(size=(100000,10000))
x=np.maximum(S-a,1)
#This is just an example. The calculation is more complicated than this.
但是它对于内存来说太大了。创建此数组后，我还需要进行操作，并将其用作机器学习中的训练数据(例如，xgboost或CART)。
所以我的问题是:1.如何创建这么大的数组而不出现内存错误，并且还可以让我进行计算？你能推荐一些我可以学习的包或链接吗? 2.假设这个数组已经保存在一个
浏览 0提问于2020-07-20得票数 1
我已经使用alexNet训练了一个深度学习模型来对汽车模型进行分类。这些数据是从网上收集的，包括谷歌图片，flicker，..等。
该模型在一个单独的测试集上进行了测试，该测试集来自网络“许多来自flicker”，它工作得很好。然而，我已经建立了一个简单的android应用程序，它拍摄了一张‘风景模式’的照片，并将其发送到服务器以识别汽车。在移动图像上的性能非常差。我已经用在imageNet上训练的alexNet模型测试了这些图像，但该模型没有正确回答这些图像。
我想知道，在应用移动图像时，我是否遗漏了任何想法。
谢谢。
浏览 1提问于2017-01-18得票数 0
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我的工作是一个狗检测系统使用深入学习(Tensorflow对象检测)和真实感D425相机。我正在使用英特尔(R) RealSense(TM) ROS包装，以便从相机中获取图像。
我正在执行"roslaunch rs_rgbd.launch“，我的Python代码被订阅到"/camera/color/ image _raw”主题，以获得RGB图像。使用这个图像和对象检测库，我可以推断(20 fps)狗在图像中的位置作为一个框级(xmin，xmax，ymin，ymax)。
我想用目标检测信息(xmin，xmax，ymin，ymax)裁剪PointCloud信息，并确定狗是在很远的地
浏览 0提问于2019-02-12得票数 3
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稀疏矩阵生成的复杂性
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我有一个对称矩阵S(n*n)，其中大约70%的数据是0。
对称矩阵
我想把对称矩阵转换成有t行的稀疏矩阵。
从原始对称矩阵生成稀疏矩阵的时间复杂度是多少？
它是O(n^2)吗，因为我必须遍历每一行/列的交集，并得到不是0的元素？
由于我处理的是对称矩阵，我可以说我的时间复杂度可以降低到O((n*(n+1))/2)，因为在对称矩阵ai= aj中？在这种情况下，如果遇到ai为0，我可以说是aj=0。这可以使我的循环减少大约一半。
浏览 2提问于2015-06-16得票数 1
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我用HoloLens2从一个单一的角度扫描了一个红宝石立方体。然后我在Hololens2forCV中使用StreamRecording得到了下图所示的彩色点云。另一张图像显示了RGB帧。正如我们所看到的，魔方的背面有一些噪音。这些点不应该在魔方的背面，因为HoloLens2不能扫描背面。我想知道为什么魔方的背面有这么多点。
浏览 21提问于2021-11-09得票数 0
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利用机器学习创建植物健康分类器
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第一次海报，所以请温柔一点。
正如标题所示，我正计划创建一个通用的(即每个实例都可以检测出一种类型的植物)的植物健康分类器，它使用有监督的机器学习，利用健康和不健康植物的图像。衡量标准将是叶子的颜色，形状和任何真菌在植物的任何部分的存在。
我以前尝试过机器学习，用特征脸方法编写了一个面部识别程序，用Knn方法进行分类，但我仍然是个新手。我不是数学天才，所以任何直观的解释都是非常感谢的。
话虽如此，我也想做同样的事情，但对植物而言，我要恭敬地问几件事，正如下面方括号中所提到的。由于这个项目一定要花些时间，我想看看我的思维过程是否正确。
我打算采取的步骤(如果我错了就纠正我)如下：
获取大量受
浏览 1提问于2015-08-03得票数 1
我在熊猫的数据中有一些数据(虽然熊猫不是这个问题的重点)。作为一个实验，我将ZR列作为列Z除以R列，作为使用scikit学习的第一步，我想看看我是否能够从其他列中预测ZR (这应该是可能的，因为我刚刚从R和Z中获得了ZR)。我的脚步。
columns=['R','T', 'V', 'X', 'Z']
for c in columns:
results[c] = preprocessing.scale(results[c])
results['ZR'] = preprocessing.sca
浏览 4提问于2014-03-07得票数 8
1回答
OpenCV，计算机视觉
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我是计算机视觉领域的新手，所以我正在从头开始学习如何从多个图像捕获生成点云。我还没有在代码上实现任何这些，首先我想了解整个过程应该如何完成，然后我将对其进行编码。
到目前为止，我已经了解了特征检测算法，主要是SIFT和非常精确的A-KAZE，它在每个图像上检测更多的特征，从而生成更密集的云。
然后是关键匹配算法，主要是Brute Force (BF)和FLANN。最后，这应该是一个过程，在这个过程中，你：-first:获取所有相机的方向-finally :生成稀疏点云。
但是，到目前为止，我只在OpenCV中找到了这样的示例，其中只有两个图像被匹配，并且它们匹配的特征被绘制出来。我找不到任何匹
浏览 2提问于2017-04-01得票数 0
1回答
如何发现鸟巢中的鸟类？
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我对视频处理非常陌生，但我的朋友--生物学家提出了一个有趣的问题。
任务
有一个摄像机指向一个特定的鸟巢。镜头很大(几百个小时)。任务是给出特定的时间范围，当一只鸟访问鸟巢。
几个问题
特定任务
由于风的影响，图像在摇晃，所以背景不是静止的。
整体质量不高640x480，没有很大的反差。
这只鸟和背景混在一起。
我的具体
我的C++经历生活在未来，而不是过去。
OpenCV ..well，让我们只让它工作就像一天的工作。好的，这是因为，我试图让它在Python3.5上工作。没起作用。然后它做到了。但它没有打开文件。无论如何，这就是我转向C++的原因(更别提运行速度为
浏览 4提问于2016-10-13得票数 0
1回答
我一直致力于图像分类的深入学习模型(CNN与角化和tensorflow作为后端)，如AlexNet和ResNet。我学到了很多关于整个数据集的知识，学习，测试过程。
我现在转向目标检测，并做了很多研究。我遇到了R，快速R，更快的R，Mask和不同版本的YOLO网络。我注意到这些对象检测网络需要dataset注释，而不是前者只需要将裁剪的图像存储在相应的文件中。是否有任何方法可以完成对象检测而不需要注释数据集？
浏览 0提问于2019-06-12得票数 0
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