У меня есть ряд изображений (а также исходные источники данных), которые демонстрируют определенные особенности. Некоторые из них имеют четкие вертикальные / горизонтальные области, как показано на следующем рисунке, или просто «капли» / концентрации точек в очень специфических регионах.
Эти изображения связаны с определенными метками / классами, например, метка «А» демонстрирует очень характерные горизонтальные линии (подобные отмеченным на рисунке) при y = 700 и y = 150. Те изображения, которые принадлежат классу «B» ", показывать вертикальные линии при x = 200, 260 и 370, класс" C "... и т. д.
Помимо этих известных / помеченных классов, у меня есть несколько изображений, которые демонстрируют одну из этих функций или их комбинацию.
Моя цель - использовать эти известные классы для обучения некоторому алгоритму ML, чтобы в дальнейшем использовать его для классификации тех изображений, которые не имеют каких-либо меток. Я понимаю, что мне нужно как-то извлечь эти особенности (вертикальные / горизонтальные линии, пятна высокой плотности, которые обычно встречаются в верхнем правом углу изображения или в области (x, y) (250-400, 800). -1500) и тд). Затем мне нужно обучить некоторый алгоритм ML этим функциям, и только потом использовать обученную систему для классификации.
Я искал и играл с некоторыми инструментами в течение 3-4 дней (например, PIL, с различными методами размытия, сглаживания и обнаружения контуров, или гауссовыми классификаторами MDP и многими постами в стеке потока). Проблема в том, что я не могу получить четкую комбинацию «процесс решения + соответствующие инструменты».
Я был бы очень признателен, если бы кто-нибудь смог мне немного больше рассказать о методах извлечения этих очень специфических / странных функций из изображений (или даже оригинальных наборов данных) и / или используемых инструментах.