Извлечение дескрипторов Фурье из изображений с помощью Python
У меня есть несколько изображений тегов с фигурами на них (круг, прямоугольник и пробел). После обработки изображений с медианным размытием и фильтрами Габора я могу устранить большую часть эффекта, который переменная освещенность оказала на изображения, и они выглядят так:
Я пробовал тренировать SVM с использованием HOG, LDA, PCA и самих пикселей, но едва могу достичь точности 40-60%. Что я действительно хочу сделать, так это использовать информацию в формах изображений. Мне порекомендовали дескрипторы Фурье, и, хотя я нашел хороший учебник по применению преобразования Фурье к изображениям с использованием NumPy и OpenCV, я не уверен, что делать с извлечением дескрипторов Фурье из изображения, а затем определять те, которые уникален для разных форм. Кто-нибудь знает, как это сделать, или может порекомендовать альтернативную технику для получения функций из этих изображений, которые позволили бы SVM различать их?