OpenCV：上下文图像分类

Question

我目前正在尝试实施某种基本模式识别，以了解建筑物的某些部分是墙，屋顶，窗户等。

感谢Sonka等人，我已经能够在固定的10 * 10窗口中使用GLCM创建6个特征* 4方向特征向量，用于部分图像。我现在正在研究如何从具有特征描述的像素到描述如上所述的区域。一个有吸引力的主张是使用contextual image classification。但是，我不清楚在所述算法方面两者究竟是什么意思：

  

计算概率分布p（E | Ws）和P（Ws）

的参数

我对这究竟意味着什么以及如何解决这个问题感到困惑。如果我们采用这个建筑物的例子：

1）这是否意味着对于黄色，红色或蓝色边界内的每个像素（应该以阴影显示，是），（E | Ws）的概率为1，并且概率仅在边缘周围变化。

2）确定这些概率是否等同于创建对称的标准化GLCM但是使用标签而不是像素值？

3）可以用它来描述上面图像所示的区域（墙，窗，屋顶）吗？

非常感谢，

P.L.G。

引用

Sonka，M。Hvlac，V。Boyle，R。（2008）。图像处理，分析和机器视觉。