特定の機能を示す多数の画像（元のデータソースと同様）があります。それらのいくつかは、以下の図に示すように、別個の垂直/水平領域、または非常に特定の領域の点の単に「ブロブ」/濃度を有する。画像内の特定の領域を抽出してさらに分類する
これらの画像は、Y = 700およびy = 150これらの画像のラベル、例えば、特定の標識/クラスと（図中のマークされたもののような）「」展示非常に特徴的な水平線を関連付けられていますクラス「B」に属し、x = 200,260および370、クラス「C」...などの垂直線を示す。
これらの既知の/ラベル付きのクラスに加えて、私はこれらの機能の1つ、またはその組み合わせを示す一連の画像を持っています。
私の目標は、これらの既知のクラスを使用して、ラベルを持たない画像をさらに分類するためにいくつかのMLアルゴリズムを訓練することです。私は何とかこれらの特殊性を抽出する必要があることを理解しています（垂直/水平線、通常画像の右上隅、または（x、y）の領域（250-400,800 -1500）など）。次に、これらの機能を備えたMLアルゴリズムを訓練し、訓練されたシステムをclassifに使用する必要があります。
私は3〜4日間、いくつかのツールを探していました（PILのように、ぼかし、スムージング、エッジ検出テクニック、MDPのGaussianクラシファイア、そして多くのポストをstackoverflowに載せています）。問題は、明確な "ソリューションプロセス+適切なツール"の組み合わせができないことです。
画像（または元のデータセット）からこれらの非常に特殊な/奇妙な機能を抽出するためのテクニックや、使用するツールについて、もう少し詳しく教えていただければ幸いです。
y軸とx軸はどういう意味ですか？ –
xとyは、平均バイト数や構成パケット数などの異なるフローレコードパラメータです。 –