Scikit learn scikit学习+；随机森林分割

我在scikit学习中使用随机森林函数进行图像分割。 但是，我无法创建函数clf.fit（X，Y）的输入。 X是（n_样本，n_特征）的训练矩阵，Y是（n_样本，）的目标矩阵，其中最后一个属性是目标类的标签。 我想用四个五个特征训练50幅图像，比如HOG特征、RGB特征、f17过滤器和texon地图

有人能帮我创建矩阵X和Y吗。

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谢谢

如果您只是单独对每个像素进行分类，只需将rgb值放入X中，并将分段作为Y

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更好的方法是在像素周围选择一个小区域，或者使用近邻rgb值（每行从左到右集中），或者使用局部区域内r、g、b的分布。

您是否使用RandomForestClassifier按像素分类进行分割？你需要更具体地说明你在做什么，并添加一些示例代码。只是为了给你一个想法。你通常需要1000张图像来训练一些非常简单的东西，比如在黑色背景上识别黑色数字。只有50张图片，你不会得到有意义的结果。图像的特征是一个像素。这意味着带有rgb的50x50像素具有750个功能。