feature-detectionDilbert漫画の画像分類アルゴリズムを開発するための一般的なアプローチ自己開発の練習として、私はDilbertの漫画の特定のセルを与えられた漫画(Dilbert、PHB、Ratbertなど)に存在する文字を識別できる単純な分類アルゴリズムを開発したいと考えています。私はこれを行うための最善の方法は、(1)それを一連の特徴に変換する画像にいくつかのアルゴリズムを適用すること、(2)トレーニングセットと多くの可能な機械学習アルゴリズムのうちの1つを使用して、特定の文字がセル内に存在する特定の特徴の欠如。ar面白い、私はMによってこの論文を見つけました。星座(視覚的な言葉の)モデルを取り扱うWeber、そして最後にDilbertの漫画を扱う実験も含まれています。答えだから私はあなたのステップ1(画像にアルゴリズムを適用し、それを一連の機能に変換する)の正しい軌道に乗っていると思います。あなたがこのテクニックに精通していない場合、そのコアでは、それは単なる固有ベクトル分解です。SciPyを使用していました)は、画像分割のアルゴリズムがいくつかあります。"noreferrer">スペクトルクラスタリングを参照してください。あなたのプロジェクトのこのステップでは、これらの2つのscikitsを見たいでしょう。Matchingステップ1が完了すると(各画像はオブジェクトのセットに分解されますが、その一部は文字を表すことは間違いありません)、これらの分解製品を手作業で選別し、漫画の各キャラクターの標本を収集することができます。次に、イメージからセグメント化されたオブジェクトをこの一意のテンプレートのセットと比較します。いうメソッドを使うことができ、このメソッドはピクセルを示す2D配列を返します(-1と1との間の)1対1の相関を示す。doug源こんにちは、私は似たようなことをしています。詳細な答えをありがとう!私はパイソンの男ですから、スカリーナンは素晴らしい場所のように見えます。私は私が学んだことをフォローアップします。私は、一般的に、これは正しいアプローチであり、あなたが見ることができる2つのテクニックがあると思います。Maurits源この質問は5年前に尋ねられました。したがって、深い学習が過去3〜4年の間にコンピュータビジョンの顔を変えたという事実を考えると、上記の答えは時代遅れです。深い学習ベースのソリューションには、コンボルーション・ニューラル・ネットワークのトレーニングが含まれます。コンボルーション・ニューラル・ネットワークは、機能を学習し、エンドツーエンドの学習フレームワークで分類を実行します。複数の漫画が同じ画像内に存在する可能性があるので、画像分類に使用される標準ソフトエントロピークロスエントロピー損失は適切でない可能性がある。したがって、独立ロジスティック回帰を損失関数として使用する必要があります。各クラスのしきい値は、保持されている検証セットに対して得られた精度に基づいて取得できます。最終的な課題は異なりますが、まだ漫画で処理しています)。豊富なデータがある場合、事前トレーニングはそれほど重要ではないかもしれません。use)次に、次のコード(Pythonコード)を使用してAPIにクエリを実行します。json.loads(r.content)応答は次のようになります。