Вопрос или проблема
Кто-нибудь добивался успеха в построении моделей с использованием KMeans для классификации? У меня есть изображения, которые имеют только один слой, и это продолжает не удаваться. Я предполагаю, что проблема связана как с размером изображения, так и с одним слоем.
Например:
from osgeo import gdal,gdal_array
import numpy as np
src="https://datascience.stackexchange.com/Path/ImgA.TIF"
img_A = gdal.Open(src)
#Получаем количество слоев
bands_n = img_A.RasterCount #возвращает 1
band = img_A.GetRasterBand(1)
#читаем как массив
band_arr = band.ReadAsArray()
band_sh = band.shape
#например, вывод#
300,300
//Здесь я застрял. Если я передам только два параметра (строки/столбцы) в KMeans, не удается, так как требуется 2D массив, а не 1D. Это также не срабатывает, когда я вручную задаю слой://
#Попытка 1
rows, cols = band_sh
#Попытка 2
rows, cols, band = band_sh, 1
X = band.reshape(rows*cols,band) // X = band.reshape(rows*cols,1)
from scikit.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_classes = 2, random_state=2).fit(X)
Есть идеи? Это работает отлично с RGB, но каждый раз не удается с растром, который имеет один слой.
это не срабатывает, так как требуется 2D массив, а не 1D
Переменная X в .fit(X) является 2D, где каждая строка — это одна обучающая точка, а столбцы — это признаки этой обучающей точки.
Это должно быть списком списков:
X = [
[признак_1, признак_2,....признак_n], # обучающая точка 1
[признак_1, признак_2,....признак_n] # обучающая точка 2
.
.
.
[признак_1, признак_2,....признак_n] # обучающая точка 123
]
K-Means будет обучаться на всех примерах в X.
Однако, вы даете всего 1 обучающий пример, а именно img_A. Так что ваш X в данный момент выглядит так:
X = [признак_1, признак_2,....признак_n] # img_A
Итак, чтобы .fit() K-Means, вам нужно больше примеров изображений.
Ответ или решение
Ненадзорное обучение с использованием KMeans для классификации одноканальных спутниковых изображений
Использование методов ненадзорного обучения, таких как KMeans, для анализа спутниковых изображений — это мощный подход, который может предоставить ценную информацию о различных элементах на Земле. Тем не менее, при работе с одноканальными изображениями (такими как черно-белые или грейскейл изображения) могут возникать определенные сложности, особенно если речь идет о правильном формировании входных данных для моделей.
Проблема с обработкой данных
Ваша проблема представлена довольно четко: вы пытаетесь применить KMeans для классификации данных, представленных в виде одноканального изображения, однако сталкиваетесь с ошибками, связанными с объемом входных данных. KMeans ожидает, что входные данные будут представлены в форме двумерного массива, где каждая строка соответствует отдельной тренировочной выборке, а каждый столбец — признаку этой выборки.
В вашем случае, из-за одноканальности изображения, данные выглядят так, что KMeans считает их лишь одной выборкой. Чтобы решить эту проблему, важно правильно преобразовать одноканальное изображение в структуру, подходящую для анализа.
Подход к решению проблемы
Для преобразования вашего одноканального массива в требуемый формат, выполните следующие шаги:
- Загрузка и чтение изображения: Используйте библиотеку GDAL для загрузки одноканального изображения.
- Преобразование данных: Измените форму данных из двумерного массива (например, 300×300 пикселей) в одномерный массив размерности (300*300, 1). Это делается путем "разворачивания" массива путем использования метода
.reshape(). - Применение KMeans: Передайте полученный массив в KMeans для выполнения кластеризации.
Пример кода
Вот как может выглядеть ваш код после внесения необходимых изменений:
from osgeo import gdal
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# Загрузка изображения
src = "https://datascience.stackexchange.com/Path/ImgA.TIF"
img_A = gdal.Open(src)
# Получение информации о каналах
bands_n = img_A.RasterCount # Должно возвращать 1
band = img_A.GetRasterBand(1)
# Чтение массива
band_arr = band.ReadAsArray()
# Изменяем размерность массива
rows, cols = band_arr.shape
X = band_arr.reshape(rows * cols, 1) # Преобразование в форму (300*300, 1)
# Применение KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=2)
kmeans.fit(X)
# Получение меток кластеров
labels = kmeans.labels_.reshape(rows, cols) # Восстановление в исходную формуВывод
Теперь, когда вы правильно подготовили данные, KMeans должен успешно выполнить кластеризацию вашего одноканального изображения. Обратите внимание, что качество кластеризации будет зависеть от предварительной обработки изображений и выбранного числа кластеров. Эксперименты с количеством кластеров и дополнительными методами обработки данных, такими как нормализация или применение фильтров, могут повысить качество результатов.
Однако помните, что даже для одноканальных изображений, иногда может быть полезно использовать дополнительные параметры, например, текстурные признаки или их комбинации, что позволит улучшить качество кластеризации. Удачи в вашем проекте!