如何使用 python 和 opencv 找到图像的 pca？答案

【问题标题】：how to find the pca of an image using python and opencv?如何使用 python 和 opencv 找到图像的 pca？
【发布时间】：2016-07-12 19:57:06
【问题描述】：

我正在使用 svm 开发图像分类器。在特征提取阶段我可以使用 pca 作为特征吗。如何使用 python 和 opencv 找到图像的 pca。我的计划是什么

在训练集中查找每张图像的 pca 并将其存储在一个数组中。它可能是列表列表
将类标签存储在另一个列表中
将此作为参数传递给 svm

我的方向正确吗？请帮助我

【问题讨论】：

标签： python opencv image-processing svm

【解决方案1】：

是的，你可以做 PCA+SVM，有些人可能会争辩说 PCA 不是最好的功能，或者 SVM 不是最好的分类算法。但是，嘿，有一个好的开始总比坐以待毙。

要使用 OpenCV 进行 PCA，请尝试以下方法（我尚未验证代码，只是为了让您了解一下）：

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))

【讨论】：