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我在机器学习或图像处理方面完全没有经验，所以我希望有人能够就这个问题给出一些初步想法:
下图是番茄植株叶子的照片示例。我们有数千个这样的。我们需要追踪静脉并输出图表。我们已经让本科生手工追踪了数百次静脉，所以我认为这可以作为机器学习方法的训练集。
所以我的问题:立即想到什么类型的过滤器/分类器？您有什么建议我阅读或查看的内容吗？
我们的第一个想法是，看看定向导数。每个像素都可以被分类为在给定角度的边缘或不在边缘，如果一个像素在许多不同的角度都处于边缘，那么它可能是一个 Blob 而不是静脉。然后可以通过学习来调整梯度阈值和允许的角度变化的参数，但这可能不是最好的方法......
感谢您的帮助!
最佳答案
立即想到两种方法
第二种方法应该更简单、更快，所以我可能会先对其进行原型(prototype)设计，看看它是否给出了足够好的答案。
无论如何，我的直觉是解决对偶问题会更容易 - 不是试图找到图的边和节点，而是找到它的面。由此，您可以轻松获得图表本身。
关于image-processing - 识别噪声图像中的拓扑图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23121609/
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