Reconnaissance de scène par quantité de fonctionnalités GIST en Python

Python avec des bibliothèques telles que numpy, scipy, scikit-learn, scikit-image C'est un langage utilisé par les apprenants automatiques et les CV, Pour reconnaître la scène en utilisant ces J'ai créé un wrapper Python pour la bibliothèque d'extraction de fonctionnalités GIST écrite en C.

Fonctionnalités GIST

R. On dit que la quantité de fonctionnalités développée par Torralba convient à la reconnaissance de scène. Maintenant que le Deep Learning bat son plein, je me sens un peu mieux maintenant, mais je l'ai utilisé cette fois parce que c'est facile à essayer. http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/

Lear's GIST implementation C implémentation des fonctionnalités GIST. Cette fois, j'ai créé un wrapper Python pour cela. http://lear.inrialpes.fr/software

lear-gist-python C'est le wrapper que j'ai écrit cette fois. Ici: https://github.com/tuttieee/lear-gist-python

Vous pouvez l'utiliser comme ça.

import gist
import numpy as np

img = ... # numpy array containing an image
descriptor = gist.extract(img)

Il existe également un échantillon de reconnaissance utilisant le jeu de données de 8 scènes (également maintenant ... lol) publié sur le site A. Torralba ci-dessus (http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/). ..

Autre

J'ai écrit une extension C pour Python pour la première fois. Si vous avez des suggestions, veuillez commenter.

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