我正在通过OpenCV(在Python中)加载一组尺寸为128x128的测试图像,将它们重新整形为矢量(1,128x128)并将它们全部放在矩阵中以计算PCA。我正在使用新的cv2库...
代码:
import os
import cv2 as cv
import numpy as np
matrix_test = None
for image in os.listdir('path_to_dir'):
imgraw = cv.imread(os.path.join('path_to_dir', image), 0)
imgvector = imgraw.reshape(128*128)
try:
matrix_test = np.vstack((matrix_test, imgvector))
except:
matrix_test = imgvector
# PCA
mean, eigenvectors = cv.PCACompute(matrix_test, np.mean(matrix_test, axis=0))
它总是在PCA部分失败(我测试了图像加载和所有,结果矩阵是应该如何)...我得到的错误是:
文件“main.py”,第22行,
意思是,eigenvectors = cv.PCACompute(matrix_test,np.mean(matri_test,axis = 0))
cv2.error:/path/to/OpenCV-2.3.1/modules/core/src/matmul.cpp:2781:错误:(-215)_mean.size()== mean_sz in function operator()< / p>
答案 0 :(得分:8)
我认为问题在于
的大小np.mean(matrix_test, axis=0)
它的大小是(128x128,)而不是(1,128x128)。因此,下面的代码应该工作
mean, eigenvectors = cv.PCACompute(matrix_test, np.mean(matrix_test, axis=0).reshape(1,-1))
答案 1 :(得分:6)
你也可以把
cv.PCACompute(matrix_test, mean = np.array([]))
并且该函数计算平均值。