【发布时间】：2015-03-28 09:09:51
【问题描述】：
我在 scikit learn 中使用随机森林函数来分割图像。 但是我无法为函数 clf.fit(X,Y) 创建输入。 X 是 (n_samples,n_features) 的训练矩阵，Y 是 (n_samples,) 的目标矩阵，其中最后一个属性是目标类的标签。 我想训练 50 张具有四五特征的图像，如 HOG 特征、RGB 特征、f17 过滤器和 texon 图。
谁能帮我创建矩阵 X 和 Y。 谢谢！
【问题讨论】：
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您是否使用 RandomForestClassifier 对像素进行分类以进行分割？您需要更具体地说明您在做什么，并添加一些示例代码。
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只是给你一个想法。你通常需要 1000 张图像来训练一些非常简单的东西，比如识别黑色背景上的黑色数字。只有 50 张图像，您不会得到有意义的结果。图像的特征是一个像素。这意味着一个 50x50 像素的 rgb 有 750 个特征。
标签： scikit-learn random-forest image-segmentation