python ve opencv kullanarak bir görüntünün pac nasıl bulunur?

Question

Ben özellik çıkarma aşaması i piton kullanarak bir görüntünün PCA bulmak için feature.How olarak PCA kullanıp Planımın opencv.what her birinin

1. Bul pca olduğunu olabilir svm.In kullanarak bir görüntü sınıflandırıcı geliştiriyorum eğitim setinde görüntü ve array.It depolamak başka bir listedeki
2. Mağaza sınıf etiketleri argüman olarak
3. geçişli bu

i sağ Direction.Please yardım mıyım SVM için listelerin listesi olabilir bana

Answer 1

Evet, PCA + SVM yapabilirsin, bazıları PCA'nın kullanmanın en iyi özelliği olmadığını veya SVM'nin en iyi sınıflandırma algoritması olmadığını iddia edebilir. Ama hey, iyi bir başlangıç ​​yapmak etrafta oturmaktan daha iyidir.

(Sana az önce bir fikir edinmek için, kodları doğrulamadıysanız), OpenCV ile PCA yapmak gibi bir şey denemek için:

import os 
import cv2 
import numpy as np 

# Construct the input matrix 
in_matrix = None 
for f in os.listdir('dirpath'): 
    # Read the image in as a gray level image. Some modifications 
    # of the codes are needed if you want to read it in as a color 
    # image. For simplicity, let's use gray level images for now. 
    im = cv2.imread(os.path.join('dirpath', f), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 

    # Assume your images are all the same size, width w, and height h. 
    # If not, let's resize them to w * h first with cv2.resize(..) 
    vec = im.reshape(w * h) 

    # stack them up to form the matrix 
    try: 
     in_matrix = np.vstack((in_matrix, vec)) 
    except: 
     in_matrix = vec 

# PCA 
if in_matrix is not None: 
    mean, eigenvectors = cv2.PCACompute(in_matrix, np.mean(in_matrix, axis=0).reshape(1,-1))