Python - イメージ認識クラシファイア

Question

私の画面でイベントが発生しているかどうかを評価したいときは、毎回特定のボックス/イメージが非常に似た構造の画面領域に表示されます。

私は84x94 .pngRGBの画像をその画面領域から収集しました。イベントが発生しているかどうかを教えてくれます。

したがって私のアイデアは、np.arrayとdf['is_category']、その画像は、イベントが起こっ又はされていないことを示している場合伝えるブール値が含まれてdf['np_array']は、すべての画像が含まれている、2つの列を含むpd.DataFrame（df）を作成することでした。

構造が（！=サイズで）次のようになります。

私は私の問題は、私はできないということであるトレーニングのために10x10のために画像をリサイズして

df = pd.DataFrame(
    {'np_array': [np.random.random((10, 10,2)) for x in range(0,10)], 
    'is_category': [bool(random.getrandbits(1)) for x in range(0,10)] 
    }) 

をグレースケールに変換していますclf.fit(df['np_array'],df['is_category'])

私は一度も画像認識を試みたことはありません。何か助けてくれてありがとう！その10×10のグレースケール画像ならば

Answer 1

、あなたはそれを平らにすることができます

import numpy as np 
from sklearn import ensemble 

# generate random 2d arrays 
image_data = np.random.rand(10,10, 100) 

# generate random labels 
labels = np.random.randint(0,2, 100) 

X = image_data.reshape(100, -1) 

# then use any scikit-learn classification model 
clf = ensemble.RandomForestClassifier() 
clf.fit(X, y) 

ところで、画像のための最高のパフォーマンスのアルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワークです。