关于为图像处理提取特征向量答案

【问题标题】：Regarding extracting feature vector for image processing关于为图像处理提取特征向量
【发布时间】：2016-05-09 17:23:01
【问题描述】：

首先，如果这个问题有点难以理解，请原谅我，因为我还是一个新手，并尽力表达我的问题。

我正在尝试实现从Effective lane detection and tracking method using statistical modeling of color and lane edge-orientation论文中检测道路车道的方法（也许不是所有人都可以访问这篇论文）。

来自论文：

"当有输入图像f (x, y),Z = [z1, z2 ]T对车道像素进行分类时，提出的车道分割方法使用两个独特的特征：车道HSV颜色特征z1和车道边缘方向特征z2，可以定义为@ 987654324@

我想知道的是，Z本身是否只有两个元素，其中每个元素对应一个像素，这也意味着我会有Z(x, y)的特征向量？

或者我是否只有一个特征向量Z，其中向量内部已经包含每个像素的I' 和ø 的长列表？

而且，我怎样才能用 Python 存储这个特征向量（通过使用某些库）？我已经进行了一些搜索，但仍然有点困惑。如果至少有人可以给我一个关键字以便我可以进行更深入的搜索，那将很有帮助。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

@Hilman，首先要了解特征向量，特征是使用数据的某些属性（在本例中为像素）对数据的描述，例如均值或方差（或颜色 [r,g,b]）等数据（像素），或者可能是对您的数据（像素）应用任何转换函数（例如颜色空间转换）的输出，该转换函数将您的数据转换为更适合分类或进行预测目的的形式。

我从您的问题描述中了解到的是，建议的算法采用每个像素的 HSV 值（使用颜色空间转换）及其梯度方向（相位），如果您将它们组合在一起，您将获得每个像素的 4 个列向量。因此，如果您谈论特征向量 z，它将由每个像素的 [H, S, V, Phase] 以及像素的类注释组成。

在 python 中，如果你想存储一个特征向量，你可以编写一个 csv numpy 数组文件。

谢谢

【讨论】：