Bilder-Lerndaten für ML per GIMP-Scripting erzeugen

Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vektor Maschinen, Neuronale Netze, ...

Moderator: consuli

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consuli
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Bilder-Lerndaten für ML per GIMP-Scripting erzeugen

Beitrag von consuli »

Im Unterschied zu klassischen statistischen Methoden umfasst Machine Learning auch die Verarbeitung von Bildern.

Man braucht ca. mindestens 1000 Bilder, um ein Machine Learning Modell sinnvoll zu beginnen. Genauso wie bei anderen Modellen haben auch Machine Learning Modelle eine Vorliebe für bereits aufbereite und voroptimierte Daten. Mit manueller Bildbearbeitung tut man sich - aufgrund der geforderten Bildermasse - ziemlich schwer.

Eine Möglichkeit sehr viele Bilder in einem Rutsch automatisiert (nach der gleichen Methode) aufzubereiten bietet Scripting in der bekannten Bildbearbeitungssoftware Gimp über das Zusatzmodul GIMP-Python.

Eine imho sehr gute Einführung in Gimp-Python "Macros" findet sich hier.
Irmgard.
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EDi
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Re: Bilder-Lerndaten für ML per GIMP-Scripting erzeugen

Beitrag von EDi »

Oder in r via imager https://dahtah.github.io/imager/imager.html, EBImage oder imageJ.
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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Bild.
bigben
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Re: Bilder-Lerndaten für ML per GIMP-Scripting erzeugen

Beitrag von bigben »

Wenn man keine Angst vor der Console hat ist ImageMagick ein Klassiker.
https://www.imagemagick.org/index.php

Geht natürlich auch in R:
https://cran.r-project.org/package=magick

LG,
Bernhard
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consuli
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Re: Bilder-Lerndaten für ML per GIMP-Scripting erzeugen

Beitrag von consuli »

Interessant. Schaue ich mir nachher mal an.

Habt Ihr schon mal ein Statistik-/ML-Projekt mit Bildern gemacht?
Irmgard.
bigben
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Re: Bilder-Lerndaten für ML per GIMP-Scripting erzeugen

Beitrag von bigben »

Ich nicht.
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EDi
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Re: Bilder-Lerndaten für ML per GIMP-Scripting erzeugen

Beitrag von EDi »

Habt Ihr schon mal ein Statistik-/ML-Projekt mit Bildern gemacht?
Ja. Z.B. background/foreground segmentation via Nearest Neighbor und dann die Größe/Biomasse abgeschätzt.
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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