Python mit Bibliotheken wie numpy, scipy, scikit-learn, scikit-image Es ist eine Sprache, die von maschinellen Lernenden und Lebensläufen verwendet wird. Um die Szene mit diesen zu erkennen Ich habe einen Python-Wrapper für die in C geschriebene GIST-Feature-Extraktionsbibliothek erstellt.
A. Es wird gesagt, dass die von Torralba entwickelte Merkmalsmenge für die Szenenerkennung geeignet ist. Jetzt, da Deep Learning in vollem Gange ist, geht es mir jetzt etwas besser, aber ich habe es diesmal verwendet, weil es einfach zu versuchen ist. http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/
Lear's GIST implementation C Implementierung von GIST-Funktionen. Diesmal habe ich dafür einen Python-Wrapper erstellt. http://lear.inrialpes.fr/software
lear-gist-python Dies ist der Wrapper, den ich dieses Mal geschrieben habe. Hier: https://github.com/tuttieee/lear-gist-python
Sie können es so verwenden.
import gist
import numpy as np
img = ... # numpy array containing an image
descriptor = gist.extract(img)
Es gibt auch ein Erkennungsbeispiel unter Verwendung des 8-Szenen-Datensatzes (auch jetzt ... lol), der auf der oben genannten A. Torralba-Website (http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/) veröffentlicht wurde. ..
Ich habe zum ersten Mal eine C-Erweiterung für Python geschrieben. Wenn Sie Vorschläge haben, kommentieren Sie bitte.
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