기계 학습을위한 교육 전에 20x20 이미지 처리

Question

삼각형에 대한 10,000 개의 예가 20x20 png 이미지 (이진 이미지)입니다. 내 임무는 새로운 이미지가 삼각형인지 여부를 예측하는 빌드 프로그램입니다. 이 이미지를 400 가지 기능 예제로 변환해야한다고 생각하지만, 가장 빠른 변환 방법을 모르겠습니다.

나에게 길을 보여줄 수 있습니까?

Here are a image .

Answer 1

귀하의 질문은 당신이 사용하고있는 기술을 지정 해달라고하지만, 일반적으로 당신은 당신이 (파이썬을 사용하는 경우 예를 들어, 도구에 따라 배열에서 벡터를 만들 필요로 너무 광범위 및 numpy 라이브러리) flatten() 사용할 수 있습니다.

image_array.flatten(); 

수동으로 수행하려는 경우 모든 행을 단일 행으로 이동해야합니다.

Answer 2

이전 답변이 맞습니다. 그러나 그것에 뭔가를 추가하고 싶습니다 :

제공 한 예제 이미지가 시끄 럽습니다. 이것은 바이너리 이미지로 작업 할 때 다소 문제가 있습니다. 따라서 가우스 필터 또는 에지 검색과 같은 전처리를 제안하고 싶습니다. Denoising은 클러스터링 알고리즘의 정확성을 향상시킵니다 (필자의 지식으로는).

하나의 중요한 질문 : 다른 사진은 무엇입니까? 서클에서 삼각형을 분리해야합니까? 더 많은 정보를 제공하면 더 나은 답변을 얻을 수 있습니다.

아무튼 내 주요 메시지는 다음과 같습니다. 전처리는 이미지 처리에 중요합니다.