使用 Weka 进行基于直方图的图像分类

发布于 2025-01-03 08:22:38 字数 188 浏览 0 评论 0原文

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 ARFF 文件，但我陷入了这一点。任何人都可以帮我解决如何完成它吗？

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病毒体 2025-01-10 08:22:38

如果我理解你做了什么，你将图像作为输入（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（在本例中，这是 Weka 的适当输入），您应该将向量作为输出，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 个不同的值（0 到 2），L 有 3 个不同的值（0 到 2），因此向量 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

If I understood what you did, you took the image as input (256x256 RGB matrix) and converted it to a 256x256 matrix where each position is a weighted sum of HSV values.

However, if you want to extract a color histogram (which, in this case, is the appropriate input to Weka), you should have as output a vector, where each entry is the count of how many pixels has a given H, S and L value.

Since you have 8 different values for H (0 to 7), 3 for S (0 to 2) and 3 for L (0 to 2), your vector V should have 8+3+3=14 entries. In order to compute V, use the following algorithm:

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

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