在Python中计算OpenCV PCA

Question

我正在通过OpenCV（用Python）加载一组测试图像，这些图像的大小是128x128。我把它们重新调整成向量（1, 128x128），然后把所有的向量放在一个矩阵里，以便计算主成分分析（PCA）。我使用的是新的cv2库……

代码如下：

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))

但是在PCA的部分总是出错（我测试了图像加载，结果矩阵也正常）……我遇到的错误是：

文件 "main.py"，第22行，出错：

mean, 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 在函数 operator() 中

Answer 1

你还可以放入

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

然后这个函数就会计算出平均值。

Answer 2

我觉得问题出在这个东西的大小上。

np.mean(matrix_test, axis=0)

它的大小是 (128x128)，而不是 (1, 128x128)。所以下面的代码应该能正常运行。

mean, eigenvectors = cv.PCACompute(matrix_test, np.mean(matrix_test, axis=0).reshape(1,-1))