Комментарии 7
Есть ли в R что-либо достаточно мощное для обработки изображений? Насущная задача: нужно разбить большое изображение на много мелких перекрывающихся, после чего по определенному алгоритму их все пометить. При этом желательно чтобы мелкие изображения были не отдельным массивом данных, а чем-то вроде ссылок на основной — иначе требуемая память увеличивается в несколько сотен раз. В питоне это можно сделать с помощью openCV + numpy.
Я ни в коем случае не пытаюсь сказать что питон лучше, мне действительно хотелось бы узнать какими пакетами такую задачу можно решить в R.
Я ни в коем случае не пытаюсь сказать что питон лучше, мне действительно хотелось бы узнать какими пакетами такую задачу можно решить в R.
0
По хорошему — надо танцевать от того, что именно за алгоритм обработки, есть допустим raster, он умеет большие картинки и
Если жадная обработка в память не лезет то может быть можно последовательно отрезать-обработать-сохранить, заодно можно легко распараллелить этот процесс.
Касательно не дублируя память — не знаю, в детали не влезал, на сколько я знаю OpenCV всегда делает копию. Кстати есть пакет videoplayR который по сути частичный биндинг OpenCV.
Если жадная обработка в память не лезет то может быть можно последовательно отрезать-обработать-сохранить, заодно можно легко распараллелить этот процесс.
Касательно не дублируя память — не знаю, в детали не влезал, на сколько я знаю OpenCV всегда делает копию. Кстати есть пакет videoplayR который по сути частичный биндинг OpenCV.
0
Вот бы в 2016м на Хабре код картинками верстать…
0
Есть несколько, в частности, mxnet
0
про keras не в курсе но пакеты по работе с сетями присутствуют:
kohonen: Supervised and Unsupervised Self-Organising Maps
nnet: Feed-Forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models
RSNNS: Neural Networks in R using the Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS)
neuralnet: Training of neural networks
FCNN4R: Fast Compressed Neural Networks for R
kohonen: Supervised and Unsupervised Self-Organising Maps
nnet: Feed-Forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models
RSNNS: Neural Networks in R using the Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS)
neuralnet: Training of neural networks
FCNN4R: Fast Compressed Neural Networks for R
0
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Лучшие пакеты для машинного обучения в R, часть 1