Hola comunidad JMP,
Tengo un par de cientos de imágenes que fueron clasificadas por diferentes operadores en tres grupos diferentes (malas, buenas y no estoy seguro). Me gustaría saber qué tipo de análisis estadístico debo hacer (en JMP) sobre estos datos para implementar el resultado en un programa de análisis de imágenes.
agradezco toda su ayuda,
Hola @AFaiz ,
Dependiendo del tema, la complejidad de la tarea y los detalles en la imagen que permiten clasificar las imágenes, JMP puede o no ser una herramienta adecuada.
Un primer paso para comenzar con este tema y ver si necesita un enfoque más avanzado podría ser probar el Analizador de imagen Complemento. Este complemento permite cargar imágenes y creará tablas de datos con valores RGB y HLS para cada píxel de su imagen. Para procesar varias imágenes, el scripting puede ser útil para automatizar este proceso y concatenar los datos de cada imagen.
Usar las distribuciones de RGB y/o HLS puede ayudarlo a comparar las imágenes entre diferentes grupos y posiblemente detectar una regla para clasificar automáticamente nuevas imágenes, gracias a un umbral de mediana/media/desviación estándar, valores específicos de asimetría o curtosis, proporción valores cero, rango...
Utilicé este enfoque una vez para la evaluación de tinción de aluminio, ya que quería saber si era posible tener una correlación entre los puntajes de cotación (obtenidos de los operadores para probar las propiedades de tinción en aluminio de diferentes formulaciones) y un enfoque de análisis de datos gracias a las imágenes. . Me sorprendió gratamente ver que el enfoque de datos podía coincidir muy de cerca con los puntajes de cotación obtenidos por operadores experimentados y permitir tener puntajes no dependientes del operador.
Sin embargo, este enfoque simple necesita algunas condiciones fijas previas para la reproducibilidad y la precisión: fondo fijo y definido (blanco, gris o negro según sus objetos), posición fija del objeto, condiciones de iluminación fijas, configuración de cámara fija, ...
Si este enfoque es demasiado simple para su tarea (diferentes tamaños de imágenes, complejidad de los objetos en las imágenes (uso de diferentes colores y tamaños de los objetos), diferente calidad/fondo de las imágenes, ...) se puede recomendar un enfoque de aprendizaje profundo. Puede usar las posibilidades de integración de Python de JMP para usar varias bibliotecas dedicadas para imágenes: OpenCV, Scikit-Image, ...
Espero que esta primera respuesta te ayude,
