استخراج ویژگی از تصاویر با scikit-learn

استخراج ویژگی از تصاویر با scikit-learn: راهنمای گام به گام

مقدمه

استخراج ویژگی از تصاویر، فرآیندی کلیدی در بینایی کامپیوتر است که به منظور تبدیل تصاویر به بردارهای عددی قابل استفاده برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود. این بردارها، که به عنوان “ویژگی‌های تصویری” شناخته می‌شوند، اطلاعات معنی‌داری از تصاویر مانند رنگ، بافت، لبه‌ها و اشکال را در قالبی خلاصه و ساختاریافته ارائه می‌کنند و به مدل‌ها امکان می‌دهند تا وظایف مختلفی مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیاء و دسته‌بندی تصاویر را به طور کارآمد انجام دهند.

کتابخانه scikit-learn با ارائه ابزارها و الگوریتم‌های کاربردی، امکان استخراج ویژگی از تصاویر را به کاربران خود می‌دهد. در این نوشتار، به بررسی مراحل انجام این فرآیند با استفاده از scikit-learn می‌پردازیم.

مراحل استخراج ویژگی از تصاویر با scikit-learn:

۱. بارگذاری و پیش پردازش تصاویر:

• بارگذاری تصاویر: تصاویر را از طریق آرایه‌های NumPy، فایل‌های تصویری یا رابط‌های برنامه‌نویسی (API) بارگذاری کنید.
• تبدیل فرمت: در صورت نیاز، فرمت تصاویر را به فرمت مناسب برای پردازش بعدی (مانند RGB یا grayscale) تبدیل کنید.
• تغییر اندازه: تصاویر را به اندازه دلخواه تغییر اندازه دهید.
• استانداردسازی: مقادیر پیکسل تصاویر را در یک بازه مشخص (مانند [۰, ۱] یا [-۱, ۱]) استاندارد کنید.

۲. انتخاب روش استخراج ویژگی:

• روش‌های مبتنی بر هیستوگرام: توزیع مقادیر پیکسل را در کانال‌های رنگی مختلف تصویر به صورت هیستوگرام استخراج کنید.
• روش‌های مبتنی بر بافت: از فیلترهای بافتی مانند Sobel یا Gabor برای استخراج اطلاعات بافتی از تصویر استفاده کنید.
• روش‌های مبتنی بر تبدیل: از تبدیل‌هایی مانند Hough یا Fourier برای استخراج ویژگی‌های شکل و لبه از تصویر استفاده کنید.

۳. پیاده‌سازی روش انتخابی:

• ابزارهای scikit-learn: از کلاس‌های مربوطه در scikit-learn مانند hog، lbp و skimage.feature.texture برای پیاده‌سازی روش‌های مختلف استخراج ویژگی استفاده کنید.
• تنظیم پارامترها: پارامترهای مربوط به هر روش را مانند نوع فیلتر، اندازه پنجره و تعداد سطوح تنظیم کنید.

۴. استخراج ویژگی:

• ایجاد نمونه: با استفاده از کلاس‌های مربوطه، ویژگی‌ها را از تصاویر استخراج کنید.
• ذخیره ویژگی‌ها: ویژگی‌های استخراج شده را برای استفاده‌های بعدی در قالب مناسب ذخیره کنید.

مثال: استخراج ویژگی از تصاویر با استفاده از هیستوگرام رنگ

در ادامه، مثالی از استخراج ویژگی از تصاویر با استفاده از هیستوگرام رنگ در scikit-learn ارائه می‌شود:

from sklearn.feature_extraction import image
from skimage import data

# بارگذاری تصویر
image = data.rocket()

# تبدیل به grayscale
image = image[:, :, ۰]

# استخراج هیستوگرام
hist = image.ravel().tolist()

# نمایش هیستوگرام
plt.hist(hist)
plt.show()

نکات کلیدی:

• انتخاب روش مناسب برای استخراج ویژگی به نوع وظیفه، حجم داده و ویژگی‌های تصاویر بستگی دارد.
• کتابخانه scikit-learn ابزارهایی برای ارزیابی کیفیت ویژگی‌های تصویری مانند inspect_regions و get_feature_names ارائه می‌دهد.
• می‌توان از تکنیک‌های مختلف کاهش ابعاد مانند PCA برای فشرده‌سازی ویژگی‌های تصویری و کاهش پیچیدگی مدل استفاده کرد.

منابع:

• مستندات scikit-learn: استخراج ویژگی: https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html