如何使用 Python OpenCV cv2.PCAProject 压缩单个数组答案

【问题标题】：How to compress single array using Python OpenCV cv2.PCAProject如何使用 Python OpenCV cv2.PCAProject 压缩单个数组
【发布时间】：2016-05-03 18:15:07
【问题描述】：

背景：假设我已经使用 PCACompute 在 python 中训练了一个 PCA，如下所示：

import numpy as np
import cv2 as cv

# generate some random data
data = np.random.sample(128)
for x in xrange(63): data = np.vstack((data, np.random.sample(128)))
print data.shape # (64, 128) i.e. 64 arrays of 128 dimensions

# train the PCA
mean, eigenvectors = cv.PCACompute(data, maxComponents=32)
print mean.shape # (1, 128)
print eigenvectors.shape # (32, 128)

问题：现在我有一个要使用 PCA 压缩的数组

sample = np.random.sample(128)
print sample.shape # (128,)

compressed_sample = cv.PCAProject(sample, mean, eigenvectors)

OpenCV 错误：断言失败 (mean.data && eigenvectors.data && ((mean.rows == 1 && mean.cols == data.cols) || (mean.cols == 1 && mean.rows == data.rows)))

【问题讨论】：

标签： python opencv pca

【解决方案1】：

解决方案：输入这个我解决了，如果其他人遇到同样的问题，不妨继续发帖。

sample = sample.reshape((1,128))
compressed_sample = cv.PCAProject(sample, mean, eigenvectors)

【讨论】：