图像基础7 图像分类

本系统文章来自《机器学习实践指南 案例应用解析 第2版》学习笔记。

图像分类利用计算机对图像进行分析，根据图像信息的不同特征，将不同类别的图像区分开来。

算法过程

余弦相似度通过测量两个向量内积空间的余弦值来度量它们之间的相似性，尤其适用于任何维度的向量比较中，因此属于高维空间应用较多的机器学习算法。通常来说，数字图像包含的特征码较多，而这些特征组就属于高维空间，这正是余弦相似度算法应用的范围，算法将每个图像的特征组转化为高维空间的向量，两个向量之间的角度之余弦值可用于确定两个向量是否大致指向相同的方向。

在图像分类中应用余弦相似度算法的关键在于：计算这些代表每个图像特征的向量的内积空间的夹角余弦值，从而度量图像之间的相似性。对于相似性的衡量标准有以下两种：

特征提取一直是图像处理和计算机视觉研究领域的值得探讨的问题。如何准确定位和提取关键特征往往是首先需要需要解决的问题之一，是提高识别率等问题的重要前期准备和关键因素。目前图像特征提取算法较多，不同的算法适应于不同的图像分析任务。

本节原理： 把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。将这些点按区域组成子集，提取子集的特征后，将每个子集的特征作为图像的一个特征项来进行计算。

设图像分为m个区域，每个区域有n个像素，每个像素在图像矩阵中以红、绿、蓝三色来表示，且区域特征计算方式为： 区 域 特 征 码 = ( ∑ i ∈ n 像 素 i 颜 色 的 红 色 分 量 值 n ， ∑ i ∈ n 像 素 i 颜 色 的 绿 色 分 量 值 n ， ∑ i ∈ n 像 素 i 颜 色 的 蓝 色 分 量 值 n ） 区域特征码=(\frac{\sum_{i\in n}像素i颜色的红色分量值}{n}，\frac{\sum_{i \in n}像素i颜色的绿色分量值}{n}，\frac{\sum_{i \in n}像素i颜色的蓝色分量值}{n}） 区域特征码=(n∑i∈n​像素i颜色的红色分量值​，n∑i∈n​像素i颜色的绿色分量值​，n∑i∈n​像素i颜色的蓝色分量值​） 那么，样本特征码矩阵为3xm，即共3行m列，这3行分别代表红、绿、蓝三个分量，每列为各分量的区域特征码。

这里为每个类别准备了3个样本，类别特征的计算方式为： 类 别 特 征 码 = ( ∑ i ∈ n 样 本 i 颜 色 的 红 色 分 量 特 征 值 n ， ∑ i ∈ n 样 本 i 颜 色 的 绿 色 分 量 特 征 值 n ， ∑ i ∈ n 样 本 i 颜 色 的 蓝 色 分 量 特 征 值 n ） 类别特征码=(\frac{\sum_{i\in n}样本i颜色的红色分量特征值}{n}，\frac{\sum_{i \in n}样本i颜色的绿色分量特征值}{n}，\frac{\sum_{i \in n}样本i颜色的蓝色分量特征值}{n}） 类别特征码=(n∑i∈n​样本i颜色的红色分量特征值​，n∑i∈n​样本i颜色的绿色分量特征值​，n∑i∈n​样本i颜色的蓝色分量特征值​） 其中，样本i是属于该类别的样本。

在计算出类别特征后，算法对样本学习完毕。当有未知图像需要分类时，首先计算其图像的样本特征，然后将样本特征和类别特征映射为高维空间的向量，最后计算这两个向量的余弦相似度，选择余弦相似度最大的类别为未知图像对应的类别。

下面的示例每个类别3个样本图像，提取类别特征码，然后将待分类图像划分到蓝天风景、树木风景、瀑布风景三个分类中。

运行代码，准备训练图片

运行结果对给定的待分类图片ptest1.png ptest2.png ptest3.png进行了准确的自动分类。