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N 개의 샘플 크기의 이미지가있을 때 사용해야하는 mean-stat 방정식은 무엇입니까?이미지에서 가장 좋아하는 부분 찾기
나는 어떤 조언을 얻기를 원했던 독특한 문제가있어서 아무 것도 놓치지 않습니다. 문제점 : 사용자가 다른 선택 비율로 영역을 선택하여 이미지에서 가장 좋아하는/좋아하는/중요한 영역을 찾으십시오.
시나리오 : Image of a dog을 고려하고 수백 명의 사용자가 다양한 해상도로이 이미지 위에 영역을 선택하면 대부분의 선택에서 명백한 초점 영역은 개가있는 영역이됩니다. x1, x2, y1, y2 좌표를 기록하고 db에 넣을 수 있습니다. 이제 해상도 세트에서이 이미지의 버전을 자동으로 생성하려면 최대 매력을 가진 영역을 인식 할 수 있어야합니다. 사용자. 내가 일할 수있는 생각 방법 :
- 이 모든 선택 및 기본 점에서 선택의 평균 중심점을 찾아보십시오. - 매우 간단하지만 정확하지는 않습니다.
- K 평균 또는 EM 클러스터링과 같은 알고리즘을 사용하지만 어떤 알고리즘이 가장 적합할지 모릅니다. 내 문제에 대한 몇 가지 확실한 해결책을 기대
더 많은 정보 : 은 실제 이미지는 대부분의 아마가 수 1024 이미지, 그리고 그것을 선택한 항목이 가장 일반적인 될 것입니다 것입니다 휴대 전화 해상도. 목표는 사용자 선택에 따라 지능형 학습을 통해 휴대 전화 월페이퍼를 자동으로 생성하는 것입니다.
달성하려는 결과는 무엇입니까? 5 개의 탑 박스 영역, 컬러 "핫스팟"영역 또는 다른 것? –
실제 이미지는 해상도가 훨씬 높을 것이며 사용자 입력을 자동으로 사용하는 휴대 전화 용 월페이퍼를 생성하기를 희망합니다. – Suyash
2 코너가 똑같이 인기있는 선택 영역이라면 어떤 결과를 원하십니까? 모서리 중 하나 또는 그 사이의 영역을 가져 가십시오. –