Extração de recursos de imagens em Python

Na minha classe, eu tenho que criar um aplicativo usando dois classificadores para decidir se um objeto em uma imagem é um exemplo de phylum porifera (seasponge) ou algum outro objeto.

No entanto, estou completamente perdido quando se trata de técnicas de extração de recursos em python. Meu orientador me convenceu a usar imagens que não foram abordadas na aula.

Alguém pode me direcionar para documentação ou leitura significativa ou sugerir métodos a considerar?

Nas imagens, algumas técnicas freqüentemente usadas para extração de recursos são binarização e desfoque

Binarização: converte a matriz de imagens em 1s e 0s. Isso é feito durante a conversão da imagem em uma imagem 2D. Também pode ser usada a escala de cinza. Fornece uma matriz numérica da imagem. A escala de cinza ocupa muito menos espaço quando armazenada no disco.

É assim que você faz em Python:

from PIL import Image

%matplotlib inline  

#Import an image
image = Image.open("xyz.jpg")

image

Imagem de exemplo:

Agora, converta em escala de cinza:

im = image.convert('L')

im

retornará esta imagem:

E a matriz pode ser vista executando este:

array(im)

A matriz ficaria assim:

array([[213, 213, 213, ..., 176, 176, 176],
       [213, 213, 213, ..., 176, 176, 176],
       [213, 213, 213, ..., 175, 175, 175],
       ..., 
       [173, 173, 173, ..., 204, 204, 204],
       [173, 173, 173, ..., 205, 205, 204],
       [173, 173, 173, ..., 205, 205, 205]], dtype=uint8)

Agora, use um gráfico de histograma e / ou um gráfico de contorno para dar uma olhada nos recursos da imagem:

from pylab import *

# create a new figure
figure()
gray()
# show contours with origin upper left corner
contour(im, origin='image')
axis('equal')
axis('off')


figure()


hist(im_array.flatten(), 128)

show()

Isso retornaria uma plotagem, mais ou menos assim:

Desfocagem: o algoritmo de desfocagem leva a média ponderada de pixels vizinhos para incorporar a cor do ambiente em cada pixel. Aprimora melhor os contornos e ajuda a entender melhor os recursos e sua importância.

E é assim que você faz em Python:

from PIL import *


figure()
p = image.convert("L").filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius = 2))
p.show()

E a imagem borrada é:

Portanto, estas são algumas maneiras pelas quais você pode fazer a engenharia de recursos. E para métodos avançados, você precisa entender os conceitos básicos de Visão Computacional e redes neurais, e também os diferentes tipos de filtros, seu significado e a matemática por trás deles.

Este ótimo tutorial aborda os conceitos básicos de trabalhos neurais convolucionais, que atualmente alcançam o desempenho de última geração na maioria das tarefas de visão:

http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html

Existem várias opções para CNNs em python, incluindo Theano e as bibliotecas criadas por cima (achei as keras fáceis de usar).

Se você preferir evitar o aprendizado profundo, pode procurar no OpenCV, que pode aprender muitos outros tipos de recursos, cascatas Haar da linha e recursos SIFT.

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_table_of_contents_feature2d/py_table_of_contents_feature2d.html

Como Jeremy Barnes e Jamesmf disseram, você pode usar qualquer algoritmo de aprendizado de máquina para lidar com o problema. Eles são poderosos e podem identificar os recursos automaticamente. Você só precisa alimentar o algoritmo com os dados de treinamento corretos. Como é necessário trabalhar com imagens, as redes neurais de convolução serão uma opção melhor para você.

Este é um bom tutorial para aprender sobre a rede neural de convolução. Você também pode fazer o download do código e mudar de acordo com a definição do seu problema. Mas você precisa aprender as bibliotecas python e theano para o processamento e também receberá bons tutoriais para isso

http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html