收集HoG描述符（ndarrays）以便由Kmeans处理的最有效方法是什么

Question

在scikit图像中有一个名为HoG

的特征描述符

下面的代码将计算单帧的描述符＆＃34; greyVideoFrame＆＃34;

slice pattern syntax is experimental (see issue #23121)

返回一个扁平（使用ravel）nd数组，下面是各个数组的一些属性

HoGDescriptor = hog(greyVideoFrame, orientations=8, pixels_per_cell=(8, 8),cells_per_block=(2, 2), visualise=False)

我的问题是如何整理*多个帧的结果，这些结果能够有效处理('NDarray Shape', (251328,)) ('NDarray Number of Dimensions', 1) ('NDarray length of 1 array element in Bytes', 8) ('NDarray Total bytes consumed by elements', 2010624) ('NDarray DataType', dtype('float64')) 的 10,000个结果。

*我不确定在这里使用的正确术语以及我是否需要追加或连接结果1，结果2，...结果10k并欢迎社区指导

Answer 1

决定使用h5py以不限于可用RAM大小的格式存储数据