使用最近邻算法对图像进行分类时，常用的特征是什么？

【问题标题】：What is commonly used for features when classifying images with nearest neighbor algorithms?使用最近邻算法对图像进行分类时，常用的特征是什么？
【发布时间】：2011-05-21 22:41:43
【问题描述】：

如果想使用 K-nearest-neighbors 算法对图像进行分类，如何从图像中提取特征？什么是最简单、最有效的方法？

【问题讨论】：

标签： machine-learning computer-vision classification nearest-neighbor

【解决方案1】：

很棒的tutorial 用于图像分类的特征学习

【讨论】：

【解决方案2】：

这真的取决于具体的问题。

对于一般问题，我总是从某种形式的纹理特征（如果您想要图像级特征）或局部特征（例如 SURF）开始。

documentation for mahotas 对此做了一些介绍。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用许多功能...但如前所述，这取决于具体情况以及您从细分中获得的结果...

你可以从以下分类：

color
rectangularity
circularity
area
diameter
circumference
...

这些只是其中的一小部分，但是一旦你分割了你的对象应该很容易计算......

希望对您有所帮助...

【讨论】：