2次元画像の分類
提供: Eospedia
2次元画像の分類には、mrcImageClusterAnalysisというコマンドを利用します。このクラスター解析は、真面目に回転と相関により距離を計算しているコマンドで、現在のところ大変時間がかかるコマンドになっています。
計算が終了すると、clusterShowというプログラムで、デンドログラム(樹形図)をつくり、その画像の分類結果を表示します。
その後、デンドログラムから、クラスターを抽出して、平均化を行います。
*この点は、spiderなどのプログラムのほうがGUIなどが充実しています。現在、Eosでも新しいプログラムを開発中です。
演習内容:模擬データを使って、クラスタリングのテストをしてみます。
まず、下記のディレクトリに移動して下さい。
$ cd 2DClustering/test
次に、モデルを作成します。
$ ./modelCreate
あとは、
$ make
を実行すると、下記のように、これから実行することが一つ一つ表示されます。
------------ How to use this Makefile------------------- make Init make ALLROIS make Pad make Log If make Log stopped in mid-flow, you can recalculate cluster in the middle by make ReLog make LogPS Refinement Start You must create xxxx.clstlst and xxxx.clstref, judging from ClusterTree:logps/padsortmon/avgsortmon. xxxx.clstlst xxxx.fitlst xxxx.clstavg If you want to repeat refinement, xxxx.clstref Refinement End
実際に実行してみましょう。