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我正在通过 OpenCV（在 Python 中）加载一组大小为 128x128 的测试图像，将它们重塑为向量（1、128x128）并将它们全部放在一个矩阵中以计算 PCA。我正在使用新的 cv2 库...

编码：

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))

它在 PCA 部分总是失败（我测试了图像加载和所有，结果矩阵应该是这样的）......我得到的错误是：

文件“main.py”，第 22 行，在

均值，特征向量 = 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()

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2 回答 2

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我认为问题在于大小

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可以工作

mean, eigenvectors = cv.PCACompute(matrix_test, np.mean(matrix_test, axis=0).reshape(1,-1))
于 2011-12-19T21:59:12.610 回答
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你也可以把

cv.PCACompute(matrix_test, mean = np.array([]))

该函数计算平均值。

于 2016-03-24T15:39:10.943 回答