Entonces, se pregunta “¿Cómo funcionará” el algoritmo KNN para la segmentación de imágenes?
Esto es lo que he pensado sobre esto:
Hablemos de la detección de profundidad que está siendo muy popular hoy en día debido al modo de retrato introducido en iPhone, OnePlus y muchos más teléfonos móviles.
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- ¿Crees que KNN tiene privilegios en comparación con otros algoritmos de aprendizaje automático porque aprende con el tiempo?
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- ¿Cómo podemos generar un número aleatorio con igual probabilidad en el rango [1 ... n] st, no pertenece al conjunto inválido de números S = {xi | 1 <= xi <= n e i [matemáticas] \ en [/ matemáticas] [1… k] yk <n} utilizando la memoria O (k); siempre que podamos llamar a la función aleatoria solo una vez?
Es posible que haya notado 2 cámaras en la parte posterior de estos teléfonos. Se utilizan para detectar la distancia de varios objetos desde el teléfono mediante la técnica de mapeo 3D.
Ahora, llegando al algoritmo knn.
Con estas cámaras, obtendremos tantos píxeles a varias distancias. Ahora, sabemos muy bien que habrá pocos grupos de píxeles que formarán una clase / grupo (los píxeles paralelos al teléfono y casi a la misma distancia de la cámara).
El algoritmo KNN se puede usar para formar estos grupos para segmentar la imagen.
Con la ayuda de esto podemos extraer el segmento que se requiere.
¡Gracias por leer!
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