Question

修改：以下是仍有问题的任何人的完整代码github.com

我正在尝试使用SIFT和BOW进行图像识别项目。到目前为止，我正在努力训练和建立我的字典。我已经读过5个不同类的图像，计算描述符并将它们全部添加到python列表（[]）中。现在，我正在尝试使用python版本的BOWMeansTrainer来将我的描述符聚类为k = 5（对于5个类，这是正确的吗？）。我正在尝试传递cluster（）我的描述符向量，但我收到了错误

Traceback (most recent call last):


File "C:\Python27\Project2\beginning.py", line 40, in <module>
    bow.cluster(des)
TypeError: descriptors data type = 17 is not supported

我不确定将numpy数组放入哪种格式，有没有人有想法？

sift = cv2.SIFT()

descriptors = []
for path in training_paths:
    image = cv2.imread(path)
    print path
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
    kp, dsc= sift.detectAndCompute(gray, None)
    descriptors.append(dsc)

des = np.array(descriptors)

k=5
bow = cv2.BOWKMeansTrainer(k)
bow.cluster(des)

正如您所看到的，我继续附加sift描述符，然后尝试转换为numpy数组（所需的格式）。

Answer 1

感谢opencv论坛，而不是使用其他列表（我使用上面的描述符），只需将您使用bow.add（dsc）直接找到的描述符添加到您的包中

dictionarySize = 5

BOW = cv2.BOWKMeansTrainer(dictionarySize)

for p in training_paths:
    image = cv2.imread(p)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
    kp, dsc= sift.detectAndCompute(gray, None)
    BOW.add(dsc)

#dictionary created
dictionary = BOW.cluster()

编辑：对于遇到问题的其他人，我已经上传了其余的脚本here

Python Bag of Words聚类

1 个答案: