Самостоятельная работа 4: Классификация изображений с использованием bag-of-words методов

3. Программная реализация

3.1. Разработка программы классификации изображений с использованием bag-of-words методов

3.1.1. Требования к приложению

На данном этапе предлагается разработать приложение, предназначенное для классификации изображений двух различных классов, предусматривающее возможность применения всех операций, перечисленных в разделе 2. К приложению предъявляются следующие требования:

1. Ввод исходных данных (пути к папкам, содержащим изображения обоих классов; тип детектора и дескриптора особых точек; число слов в словаре дескрипторов ключевых точек) осуществляется через аргументы командной строки.
2. Разбиение исходных данных на тренировочную и тестовую выборки случайным образом.
3. Выполнение следующей последовательности действий для тренировочной выборки:

   нахождение ключевых точек и вычисление их дескрипторов;

   обучение словаря;

   построение признакового описания изображений;

   формирование обучающей выборки и обучение классификатора "случайный лес".
4. Выполнение следующей последовательности действий для каждого изображения из тестовой выборки:

   нахождение ключевых точек и вычисление их дескрипторов;

   построение признакового описания;

   предсказание категории изображения с использованием обученного классификатора и вычисленных признаков;
5. Вывод результатов классификации изображений на тестовой выборке.

3.1.2. Структура приложения

Приложение будет состоять из набора вспомогательных функций (auxiliary.cpp/h), основного модуля, содержащего реализацию основных стадий bag-of-words подхода к классификации изображений с использованием функций OpenCV (bow.cpp/h), и файла c исходным кодом основной функции (main.cpp). В рамках лабораторной работы предлагается реализовать функции из основного модуля; вспомогательные функции и код основной функции поставляется в реализованном виде.

Рассмотрим вспомогательные функции.

void GetFilesInFolder(const string& dirPath, 
                      std::vector<string>& filesList) 
                      

Заполняет массив filesList списком всех файлов с расширением *.jpg из директории dirPath. Рассмотрим параметры данной функции:

• dirPath – путь к директории, содержащей изображения
• filesList – список всех файлов с расширением *.jpg, содержащихся в данной директории

void InitRandomBoolVector(vector<bool>& mask, double prob)

Заполняет булевский вектор mask случайными значениями (true с вероятностью prob). Рассмотрим параметры данной функции:

• mask – булевский вектор, который должен быть заполнен случайными значениями;
• prob – вероятность того, что элементу булевского массива будет присвоено значение true.

Рассмотрим функции из модуля bow.cpp, которые необходимо реализовать в рамках лабораторной работы.

Mat TrainVocabulary(const std::vector<string>& filesList, 
     const std::vector<bool>& isVoc,  
   const Ptr<FeatureDetector>& keypointsDetector, 
     const Ptr<DescriptorExtractor>& dExtractor, 
int vocSize)