规范化数据“前”或“后”regionprops ?

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Lim
Lim 2013年6月25日
图像分割后,我使用regionprops提取的特征分类。我的数据由500个样本13特性。从regionprops范围的特性是平均0.1至20000(像素的区域)。
我的问题是,它是明智的“规范”的值(比如im2double ?) regionprops之前或正常化之后可以做吗?
我试着norm_v = v /规范(v)在大数量介于200 - 20000之间,但最终的结果(0.001 - 0.99)仍然不满意。
请帮助。
4评论
沃尔特·罗伯森
沃尔特·罗伯森 2013年7月3日
这取决于:你预选和标签已经足以正确组像素,或者你使用regionprops的结果来确定边界的分组之前把它们分类器?

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图像分析
图像分析 2013年7月3日
regionprops不会衡量任何小于1像素的所以我不知道你要0.1像素区域。
我建议把你的形象整数如果可以,或离开它任何浮点范围如果你能。如果它迫使你扩展你的形象与imdouble 0 - 1,那么你将不得不unscale。但是再一次,我宁愿不做任何扩展——我很少做的,但我从未试图发送一个浮点RGB图像分成regionprops获得强度信息(MeanIntensity)。当然空间测量(面积、周长、equivdiameter etc0)你不需要规模由于测量那些是纯粹从二进制图像完成的,而不是从灰度图像(单颜色通道)。
2的评论
图像分析
图像分析 2013年7月4日
不确定如何回答只是说shape-based测量不取决于你的图像范围0 - 1或0 - 255。但是你的灰度测量,你只需要知道你的强度范围在漫漫长路的每一步。

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