如何将 ScikitLearn 分类器应用于大图像中的 tiles/windows

Question

Given 是 scikit learn 中经过训练的分类器，例如一个RandomForestClassifier。分类器已经接受过大小样本的训练，例如25x25.

我如何轻松地将此应用于大图像（例如 640x480）中的所有 tiles/windows？

我可以做的是（前面的代码慢！）

x_train = np.arange(25*25*1000).reshape(25,25,1000) # just some pseudo training data
y_train = np.arange(1000) # just some pseudo training labels
clf = RandomForestClassifier()
clf.train( ... ) #train the classifier

img = np.arange(640*480).reshape(640,480) #just some pseudo image data

clf.magicallyApplyToAllSubwindoes( img )

如何将 clf 应用于 img 中的所有 25x25 windows？

Answer 1

也许您正在寻找类似 skimage.util.view_as_windows 的内容。请务必阅读文档末尾关于内存使用的警告。

如果使用 view_as_windows 对您来说是一种负担得起的方法，您可以通过像这样重塑返回的数组，从图像中的所有 windows 神奇地生成测试数据：

import numpy as np
from skimage import io
from skimage.util import view_as_windows

img = io.imread('image_name.png')    
window_shape = (25, 25)

windows = view_as_windows(img, window_shape)    
n_windows = np.prod(windows.shape[:2])
n_pixels = np.prod(windows.shape[2:])

x_test = windows.reshape(n_windows, n_pixels)

clf.apply(x_test)

如何将 ScikitLearn 分类器应用于大图像中的 tiles/windows

How to apply a ScikitLearn classifier to tiles/windows in a large image

python

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