Machine learning 在图像上使用Weka

我是Weka新手，从如何使用它的示例中，我只看到了文本问题。我可以将Weka中的图像与机器学习分类器一起使用吗？

Weka机器学习分类器具有数字和分类功能。在将weka与图像一起使用之前，您需要从您的图像中删除。 根据您的需要，简单的功能，如平均值、最大值、平均值可能就足够了。或者您可能需要对图像使用其他算法

下面是维基百科的特征提取算法

低水平

• 边缘检测
• 角点检测
• 斑点检测
• 脊线检测
• 尺度不变特征变换

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我建议阅读一份光学字符识别调查，了解它们是如何使用的。OCR是一个非常简单的例子供您使用。OCR存在标准数据集和算法。因此，了解它是很有启发性的

您可以使用开源图像处理应用程序，如和，从图像中提取特征，并在

Weka中使用它

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斐济有一个名为的插件，该插件在将Weka分类器应用于图像时非常有用

您可以直接使用来自

斐济/ImageJ

的插件（以前的高级Weka分割插件）进行像素分类

该插件设计用于通过交互式学习进行分段。这意味着用户需要选择一组特征（边缘检测器、纹理过滤器等），选择类别的数量（默认情况下有2个），并交互绘制（使用ROI工具）所有类别的样本。基于这些样本训练分类器后，对整个图像像素进行分类，并将分割结果叠加在原始图像上显示。我们的想法是重复这个过程（绘画+训练），直到获得令人满意的分割

该插件还提供了一组工具，用于以.model格式保存/加载样本和保存/加载分类器，因此它与最新版本的WEKA完全兼容

如果您想做的是图像分类，那么您也可以重用插件的一些方法