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python - 对服装照片进行分类有哪些好的特征?

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 17:46:01 25 4
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我想构建一个服装分类器,拍摄一件衣服的照片并将其分类为“牛仔裤”、“连衣裙”、“运动鞋”等。

一些例子:

jeans trainer enter image description here

这些图片来自零售商网站,因此通常是从相同的角度拍摄的,通常是在白色或浅色背景上——它们往往非常相似。

我有一组数千张图像,我已经知道它们的类别,我可以用它来训练机器学习算法。

但是,我正在努力寻找应该使用哪些功能的想法。我目前拥有的功能:

def get_aspect_ratio(pil_image):
_, _, width, height = pil_image.getbbox()

return width / height


def get_greyscale_array(pil_image):
"""Convert the image to a 13x13 square grayscale image, and return a
list of colour values 0-255.

I've chosen 13x13 as it's very small but still allows you to
distinguish the gap between legs on jeans in my testing.

"""
grayscale_image = pil_image.convert('L')
small_image = grayscale_image.resize((13, 13), Image.ANTIALIAS)

pixels = []
for y in range(13):
for x in range(13):
pixels.append(small_image.getpixel((x, y)))

return pixels


def get_image_features(image_path):
image = Image.open(open(image_path, 'rb'))

features = {}
features['aspect_ratio'] = get_aspect_ratio(image)

for index, pixel in enumerate(get_greyscale_array(image)):
features["pixel%s" % index] = pixel

return features

我正在提取一个简单的 13x13 灰度网格作为形状的粗略近似值。然而,将这些功能与 nltk 的 NaiveBayesClassifier 结合使用只能让我获得 34% 的准确率。

哪些功能适合在这里使用?

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