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我想知道是否存在任何方法/函数可用于保存使用 Python 在 OpenCV 中定义的训练有素的 EM（期望最大化或高斯混合模型）模型？

我已经尝试过Pickle dump()方法，但它不起作用。它显示一个错误：TypeError: can't pickle EM objects。此外，我还尝试了其他简单的方法，例如文件打开和写入（以 XML 格式）。但是，它也不起作用。

这是我的 Python 代码的一部分：

import cv2
import numpy as np
from sklearn import mixture

im = cv2.imread('001.png', False)
PCenter = [2,2]
pyrDown_img = im.copy()
X_train = []
gmm_clf = cv2.EM(12, cv2.EM_COV_MAT_DIAGONAL) # Initialize classifier object

for row in range(PCenter[0], pyrDown_img.shape[0] - PCenter[0]):
    for col in range(PCenter[1], pyrDown_img.shape[1] - PCenter[1]):

        patch = pyrDown_img[row-PCenter[0]:row+PCenter[0]+1, col-PCenter[1]:col+PCenter[1]+1]
        patch = np.asarray(patch) # compute patch as a feature vector
        X_train.append(patch.reshape(-1))

X_train = np.asarray(X_train)
gmm_clf.train(X_train) # train GMM classifier

我想将此gmm_clf保存到一个文件中，以便以后可以将其用于测试目的。

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2 回答 2

2 
mean = gmm_clf.getMat('means')
cov = gmm_clf.getMatVector('covs')

然后保存意思，泡菜。

但是，您不能gmm_clf.setMat('means')根据doc中的最后一部分。

所以，你现在有两个选择：

  1. 修改opencv源码使均值和协方差不是只读的，然后再次编译cv2.so。

  2. 使用提取均值和 cov 预测您的数据。

（我会选择2，这很容易。）

于 2014-09-18T16:31:17.953 回答
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我知道这是旧的，但我刚刚遇到这个，我很确定这种方法比使用泡菜更好。使用numpy.savez或 for 当空间是一个问题numpy.savez_compressed，例如：

import cv2
import numpy as np

# say em is your trained cv2.EM()
means   = np.float32(em.getMat("means"))
covs    = np.float32(em.getMatVector("covs"))
weights = np.float32(em.getMat("weights"))

filepath = "gmm_coefficients.npz"
np.savez(filepath, means=means, covs=covs, weights=weights)

# then to load the file
npzfile = np.load(filepath)
means   = npzfile["means"]
covs    = npzfile["covs"]
weights = npzfile["weights"]
于 2015-11-26T12:51:53.600 回答