画像処理のための特徴ベクトルの抽出について

Question

私はまだ初心者であり、問​​題を表現するために最善を尽くしているので、質問が理解しにくい場合はまず教えてください。

私はEffective lane detection and tracking method using statistical modeling of color and lane edge-orientation論文から道路レーンを検出する方法を実装しようとしています（おそらく皆さんがこの論文にアクセスできるわけではありません）。

論文から入力画像f (x, y)、Z = [z1, z2 ]Tレーン画素を分類するためにそこにあるとき提案レーン分割方法は、2つの特徴的な機能を使用

」：HSV色特徴Z1とレーンエッジ方向特徴Z2レーン、これ私が知りたいのは何Z = [z1, z2]T = [I'(x, y), ø(x,y)]T

として定義することができことZ自体が唯一の各要素はまた、私はZ(x, y)特徴ベクトルを持っていることを意味するピクセルに対応する2つの要素を、持っている、ある？

また、ベクトル内にすでに各ピクセルのI'とøの長いリストが含まれている1つの機能ベクトルZしかありませんか？

そして、どうすればこの機能ベクトルをPythonで（特定のライブラリを使って）保存できますか？私はすでにいくつかの検索をしていますが、まだ少し混乱しています。少なくとも誰かが私にキーワードを与えることができれば、より深く検索することができれば役に立ちます。

Answer 1

@Hilmanまず、特徴ベクトルについて理解しています。特徴は、データ（この場合はピクセル）のいくつかの特性、例えば平均値または分散（またはColor [r、g、b] ）などのデータを変換したり、データをより適切な形式に変換して予測や分類を行うデータ（ピクセル）に変換機能（色空間変換など）を適用して出力することができます。

ここで私があなたの質問の説明から理解しているのは、グラデーションの方向（位相）とともに各ピクセルのHSV値（色空間変換を使用）を取る提案されたアルゴリズムです。 。したがって、もしあなたが特徴ベクトルzについて話すならば、ピクセルのクラス注釈と一緒に各ピクセルについて[H、S、V、Phase]を構成します。

をPythonで保存したい場合は、csvというファイルをnumpy配列で書くことができます。