0
- 27.08.2016 - 13:01
|
Добрый день. Подскажите, пожалуйста, как лучше всего выбрать начальные центроиды для алгоритма K-средних? Задача такая. Есть картинка - фотография аэрофотосъемки. На ней может быть лес, дорога, речка, городские постройки и прочее. С целью сегментации я применяют к картинке алгоритм K-средних. В качестве данных могут быть цветовые характеристики пикселя из цветовой схемы HSV и некоторые текстурные признаки (например, энергия по гистограмме, энтропия и прочее). Пока я сделал чтобы начальные центроиды выбирались случайным образом. но при этом, если одну и ту-же картинку обработать повторно, то она сегментируется по разному, так как в следующий раз начальные значения центроидов уже другие. | | ||
1
- 27.08.2016 - 16:19
| Я думаю, мало кто тут знает вообще что это за алгоритм | | ||
2
- 29.08.2016 - 05:08
| Он мгновенно ищется в инете. Остаётся только прочитать определение. К сожалению зачинщик совершенно ничего не сообщает, а что является элементами, каковые будут объединяться, какова цель. Цитата:
Цитата:
| | ||
3
- 30.08.2016 - 00:16
| Ну да, другие, каждый раз в зависимость где начать. При большой выборке конечно, как на фото. Потому что принимается в расчет только среднее. И наперед заданное количество кластеров. Алгоритм предполагает что начальные центроиду блуждают в каждой итерации. а так как выборка большая и "равномерная" то решение множественное. Главное что будет сохняться средняя в кластере. Но может вам не то надо? Я просто не знаю что такое сегментация в вашем случае. Можен вам надо чтобы центроиды оставались где ткнули вначале, а менялся контур кластера именно вокруг этих фиксированных центроидов. Тогда это другой аглоритм. | | ||
4
- 30.08.2016 - 00:28
| Правда тогда это уже не центроиды. | | ||
5
- 30.08.2016 - 11:27
|
2-x0577216 > Цитата:
Я полагаю, что выделение контуров посредством текстурно-тонвой сегментации (по фотометрическим признакам типа цвета и яркости и текстурным признакам типа различных статистических характеристик картинки) выделение контура будет более качественным, чем, допустим, если использовать алгоритм Кэнни и ему подобные. Основная проблема подобных алгоритмов - контур одного и того же объекта на следующей фотографии иногда довольно ощутимо отличается от первой. Планирую решить данную проблему. | | ||
6
- 30.08.2016 - 11:30
| Сейчас я попробовал в качестве центроидов использовать экстремумы гистограммы распределения характеристик. Но пять же, K-средних для данной задачи выбирается 4 или 5, но экстремумов может быть и меньше. | | ||
7
- 30.08.2016 - 13:40
| Вам сюда. https://applitools.com вы им еще не конкурент, но можете быть. Тему выбрали на ура. | | ||
8
- 30.08.2016 - 14:34
| Так это ж - экстримимумымы - зависят от данных, распределения. А количество вам требуемых кластеров разве не сами выбираете? Если напишете точнее что надо на емаил решаемо. | | ||
9
- 30.08.2016 - 16:53
| Контуров! Такое делается через корреляцию. Для ускорения обычно делают через БПФ. | |
| Интернет-форум Краснодарского края и Краснодара |