エッジ検出アルゴリズムStructuredForestsの適用

RandomForestsによるエッジ検出アルゴリズムStructuredForestsの適用方法です.Gitからコード一式を落としてくるところまではOK,それ以降のデータセットの入手と環境構築で詰まったので解決のメモを残します.

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環境
  • ubuntu 16.04LTS
  • python2.7系のvirtualenv環境を作成済み
手順
  • cd StructuredForests
  • vim StructuredForests.py
    • コード末尾の”toy”とある箇所(2か所)を”BSR”に変更
    • n_pos, n_negのデフォルト値10000をそれぞれ500000にする.
  • pip install tables opencv-python scipy scikit-image scikit-learn cython
  • mv model model.old #学習済みモデルを退避
  • git clone https://github.com/BIDS/BSDS500 #BSDS500の公式サイトが不調でダウンロードできない.githubに複製してくれている神リポジトリから取得する.
  • mv BSDS500 BSR
  • python StructuredForests.py
結果確認

edgeフォルダにエッジ抽出結果が保存されている.

技術情報
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