25、图像分类与最小距离分类器详解

图像分类与最小距离分类器详解

在图像识别领域，准确地对图像中的物体进行分类是一项至关重要的任务。本文将深入探讨图像分类的相关技术，包括区域识别、训练与测试、特征变化以及最小距离分类器等内容。

1. 区域识别与颜色特征利用

在图像分类的初始阶段，区域识别是关键步骤。为了明确图像中各个相连区域，我们可以为每个区域标记唯一的值。例如，第一个找到的相连区域标记为 1，第二个标记为 2，以此类推。以下是实现该功能的代码：

void remark (IMAGE x, int oldg, int newg)
{
    int i,j,k=0;
    for (i=0; i<x->info->nr; i++)
        for (j=0; j<x->info->nc; j++)
            if (x->data[i][j] == oldg)
                x->data[i][j] = newg;
}

程序 reg1.c 能够识别图像中可能是西红柿的区域，并为其标记独特的灰度值。小区域的标记值从 90 及以上开始，大区域则从 230 及以上开始。在整个图像中，灰度值为 90 的所有像素都属于同一个连续区域，91、92 等灰度值的像素也是如此。

接下来，我们可以利用颜色作为特征进行分类。区域处理后的图像中的每个像素都对应着原始彩色图像中的一个像素，且它们的坐标相同。通过检查区域处理后图像中灰度值为 90 的像素在原始图像中的颜色，我们可以判断该区域内的色调是否相似，进而确定该区域是西红柿还是胡萝卜。