|
Size: 614
Comment:
|
Size: 971
Comment:
|
| Deletions are marked like this. | Additions are marked like this. |
| Line 6: | Line 6: |
| Verwendung von Filtern und Clusterbasiertemerkmalsanalyse++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++; als Ergebnis die Zuordnung von Klasse zu Bildkoordinate |
Verwendung von Filtern und Clusterbasierte Merkmalsanalyse Ergebnis: die Zuordnung von Klassen zu Bildkoordinaten (x,y) === Dienstag === Wir haben ein Programm geschrieben um über ein großes Bild einen Box-Filter laufen zu lassen, der Mittelwert und Standardabweichungen in einem 2-dimensionalen Array zurückgibt. {{{#!python def mean_std_box(I,w): """ Mittelwert über wxw Pixel""" Y,X=I.shape # Einlesen der Bilddimension M=zeros((Y/w,X/w,2),float) a=range(0,Y/w,1) b=range(0,X/w,1) for y in a: for x in b: box=I[y*w:y*w+w-1,x*w:x*w+w-1] M[y,x,0]=mean(box.flatten()) M[y,x,1]=std(box.flatten()) return M }}} |
Besprechung ihrer Aufgaben ergab:
- Einlesen als Teilaufgabe wurde von Lars geloest Gruppe arbeitet direkt mit Bildkoordinaten, welche als Arrayindex dienen
Festlegung der Klasseneinteilung erst bei Bearbeitung der Aufgabe -> Sinnigkeitsentscheid Verwendung von Filtern und Clusterbasierte Merkmalsanalyse Ergebnis: die Zuordnung von Klassen zu Bildkoordinaten (x,y)
Dienstag
Wir haben ein Programm geschrieben um über ein großes Bild einen Box-Filter laufen zu lassen, der Mittelwert und Standardabweichungen in einem 2-dimensionalen Array zurückgibt.
1 def mean_std_box(I,w):
2 """ Mittelwert über wxw Pixel"""
3 Y,X=I.shape # Einlesen der Bilddimension
4 M=zeros((Y/w,X/w,2),float)
5 a=range(0,Y/w,1)
6 b=range(0,X/w,1)
7 for y in a:
8 for x in b:
9 box=I[y*w:y*w+w-1,x*w:x*w+w-1]
10 M[y,x,0]=mean(box.flatten())
11 M[y,x,1]=std(box.flatten())
12 return M