Fijii/ImageJ?
Ich möchte mit dem Trainable Weka Segmentation Tool in Fiji ein Modell erstellen, das auf Drohnenaufnahmen von Wiesen automatisch weiße, gelbe und blaue Blüten erkennt. Ziel ist es, am Ende automatisch den prozentualen Anteil jeder Blütenfarbe im gesamten Bild berechnen zu lassen.
Nun würde ich dieses Vorgehen gerne mit mehreren Bildern anwenden.
Wie gehe ich dabei richtig vor?
Und wie erkenne ich, ob die zuvor erstellten Trainingsdaten (bei denen ich einzelne Blüten per Kreis oder Polygon einer Kategorie zugeordnet habe) korrekt geladen wurden?
Bisher bin ich folgendermaßen vorgegangen:
- Ich habe ein Bild in Trainable Weka Segmentation geladen.
- Dann habe ich die Blütenfarben mithilfe von Kreisen, Polygonen usw. den jeweiligen Kategorien zugeordnet.
- Anschließend habe ich den Classifier trainiert.
- Danach habe ich den Classifier und die .data-Datei gespeichert.
- Für ein neues Bild habe ich die nächste Bilddatei geladen und versucht, die vorherige .data-Datei wieder zu laden.
Dabei ist mir aufgefallen, dass ich die Kategorien jedes Mal manuell umbenennen musste, damit sie den vorherigen Kategorien entsprechen.
Hat das in diesem Fall überhaupt funktioniert?
Oder wie kann ich sicherstellen, dass das Modell und die Kategorien korrekt übernommen wurden?
Vielen Dank im Voraus und beste Grüße!