题目描述
这篇博文是数字图像处理的大作业.
题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.
图片如下图所示:
分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然后使用多分类的方法进行分类.
环境
python2.7,jupyter notebook,anaconda
数据集的地址
实现
读取数据
Numpy包数组操作API格式化数据
def loadPicture():
train_index = 0;
test_index = 0;
train_data = np.zeros( (200,171,171) );
test_data = np.zeros( (160,171,171) );
train_label = np.zeros( (200) );
test_label = np.zeros( (160) );
for i in np.arange(40):
image = mpimg.imread('picture/'+str(i)+'.tiff');
data = np.zeros( (513,513) );
data[0:image.shape[0],0:image.shape[1]] = image;
#切割后的图像位于数据的位置
index = 0;
#将图片分割成九块
for row in np.arange(3):
for col in np.arange(3):
if index<5:
train_data[train_index,:,:] = data[171*row:171*(row+1),171*col:171*(col+1)];
train_label[train_index] = i;
train_index+=1;
else:
test_data[test_index,:,:] = data[171*row:171*(row+1),171*col:171*(col+1)];
test_label[test_index] = i;
test_index+=1;
index+=1;
return train_data,test_data,train_label,test_label;
特征提取
LBP特征提取方法
radius = 1;
n_point = radius * 8;
def texture_detect():
train_hist = np.zeros( (200,256) );
test_hist = np.zeros( (160,256) );
for i in np.arange(200):
#使用LBP方法提取图像的纹理特征.
lbp=skft.local_binary_pattern(train_data[i],n_point,radius,'default');
#统计图像的直方图
max_bins = int(lbp.max() + 1);
#hist size:256
train_hist[i], _ = np.histogram(lbp, normed=True, bins=max_bins, range=(0, max_bins));
for i in np.arange(160):
lbp = skft.local_binary_pattern(test_data[i],n_point,radius,'default');
#统计图像的直方图
max_bins = int(lbp.max() + 1);
#hist size:256
test_hist[i], _ = np.histogram(lbp, normed=True, bins=max_bins, range=(0, max_bins));
return train_hist,test_hist;
训练分类器
SVM支持向量机分类.
import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import SVR from skimage import feature as skft train_data,test_data,train_label,test_label= loadPicture(); train_hist,test_hist = texture_detect(); svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1); OneVsRestClassifier(svr_rbf,-1).fit(train_hist, train_label).score(test_hist,test_label)
实验测试集结果的正确率为:90.6%
第一次使用python的numpy包,对其中的api是真的不熟悉,代码还可以优化.其中和matlab里的矩阵操作也有不少不同,但是关于机器学习的scikitlearn包确实很好用.
总结:结果的正确率不是很高,所以还是可以在分类器上优化,或者寻找更好的特征提取的方式.
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