导入流形 Isomap 的图像答案

【问题标题】：Importing images for manifold Isomap导入流形 Isomap 的图像
【发布时间】：2016-07-17 23:25:06
【问题描述】：

有 192 x 144 像素的图像。它们应该被导入到 Python 列表中，以便列表中的项目是 NDArray 实例。应从列表中创建新的数据框，并将该数据框提供给 Isomap。 iso.fit(df) 失败并出现错误

array = array.astype(np.float64)

ValueError: setting an array element with a sequence.

我花了一天多的时间试图弄清楚应该如何处理 NDArray 以及加载它们的数据框。没运气。任何帮助将不胜感激。

import pandas as pd
from scipy import misc
import glob
from sklearn import manifold

samples = []

for filename in glob.glob('Datasets/ALOI/32/*.png'): 
    img = misc.imread(filename, mode='I')
    samples.append(img)

df = pd.DataFrame.from_records(samples, coerce_float=True)

iso = manifold.Isomap(n_neighbors=6, n_components=3)
iso.fit(df)

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

如果这些是来自 ALOI 的灰度图像，您可能希望将每个像素的亮度视为一个特征。因此，您应该使用 img.reshape(-1) 展平 img 数组。修改后的代码如下：

import pandas as pd
from scipy import misc
import glob
from sklearn import manifold

samples = []

for filename in glob.glob('Datasets/ALOI/32/*.png'): 
    img = misc.imread(filename, mode='I')
    # the following line changed
    samples.append(img.reshape(-1))

df = pd.DataFrame.from_records(samples, coerce_float=True)

iso = manifold.Isomap(n_neighbors=6, n_components=3)
iso.fit(df)

【讨论】：

谢谢霍利。 reshape() 就是这样。