Должен ли размер изображения быть одинаковым перед извлечением визуальных объектов с использованием opencv?

Question

Я новичок в компьютерном зрении и пытаюсь создать классификатор изображений для классификации изображений из разных наборов данных.Я собираюсь извлечь визуальные особенности этих изображений, такие как гистограмма LBP, цветная гистограмма с использованием OpenCV.Поскольку эти изображения сканируются с разных веб-сайтов, они имеют разный размер изображения (например, 136x215 против 266x382).Должен ли я настроить изображения до того же размера перед извлечением объектов?

Код для извлечения гистограммы LBP:

img_array=cv2.imread(img)
img_gray=cv2.cvtColor(img_array,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
lbp=feature.local_binary_pattern(img_gray,8,3,method='uniform')
(hist,_)=np.histogram(lbp.ravel(),bins=np.arange(0,11),range=(0,10))
hist=hist.astype('float')
eps=1e-7
hist/=(hist.sum()+eps)
hist=hist.reshape(1,-1)

Код для извлечения цветовой гистограммы:

image=cv2.imread(img)
image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
color_hist=cv2.calcHist([image],[0,1,2],None,[8,8,8],[0, 256, 0, 256, 0, 256])
color_hist=cv2.normalize(color_hist,color_hist).flatten()
color_hist=color_hist.reshape(1,-1)

Answer 1

Краткий ответ: Если вы хотите использовать гистограмму LBP, тогда yes .

На самом деле это зависит от используемого вами дескриптора объекта, так как некоторые полагаются на систему сетки, а другие просто смотрят на распределение всего изображения:

• Для цветовой гистограммы все будет в порядке, так как вы анализируете распределение цвета, которое не зависит от размера изображения. результирующий вектор объекта должен всегда иметь такие же размеры, как Пока вы используете ту же цветовую модель и тот же размер корзины.
• При расчете гистограммы LBP вы фактически зависите от размер изображения, так как вы делите изображение на сетку ячеек, которые иметь фиксированный размер пикселя. Каждая клетка даст вам 256-мерный векторный признак При использовании того же размера сетки изображение большего размера будет приведет к большему количеству ячеек, что приведет к большей функции пространство для всего вашего изображения.

Поскольку вы не можете использовать векторы признаков разных измерений для вашей классификации, вам необходимо убедиться, что ваш дескриптор всегда создает вектор одинакового размера.