PylEargist. Descritor Image Gist para reconhecimento de cena
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PylEargist. Descrição

Descritor Image Gist para Reconhecimento de Cena O PylEargist é uma biblioteca Python para computar os descritores de imagem Gist global a serem usados para comparar fotos com base em seu conteúdo (para ser usado reconhecimento e categorização global de cena). A definição teórica de descritor de imagem do GIST pode ser encontrada na página de A. Torralba: http: / /people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialEnvelope/O código fonte da implementação C é incluído na subpasta Lear_GIST. Consulte http://lear.inrialpes.fr/software para as informações originais do projeto.PyLearGist é licenciada sob a GPL, a mesma licença como o projeto C original.Instalação: install libfftw3 com cabeçalhos de desenvolvimento (http: //www.fftw. Org), Cabeçalhos de Dev Python, GCC, Biblioteca de Imagem Python (PIL) e Numpy.Build localmente para testes:% python setup.py buid_ext -i% Exportar PythonPath = `PWD` / srcbuild e instalar o sistema de instalação de python. PY Build% Sudo Python Setup.py InstallUSage: Aqui está uma sessão de amostra em um shell Python Uma vez instalado a biblioteca: >>> da imagem de importação Pil >>> Import leargist >>> im = image.open ('lear_gist / ar .ppm ') >>> descritores = leargist.color_gist (im) >>> descritores.shape (960,) >>> descritores.dtypedtype (' floter32 ') >>> descritores matriz (, DTYPE = Float32) Os descritores da GIST (tamanho fixo, 960 por padrão) podem então ser usados como um espaço euclidiano para imagens de cluster com base em seu conteúdo. Esta dimensão pode ser reduzida a 32 o R 64 bits hash semântica usando hashing sensível à localidade, hash espectrais ou denoising autoincoders.A implementação de amostras de picture semântico hashing com o SDAS é apresentado na Biblioteca LibSGD: http://code.oliviergrisel.name/Libsgd Requisitos: · Pitão O que há de novo nesta versão: · Adicionado manifesto ausente ausente

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