コード train_set = getDataSet('train1_img') # 辞書サイズ dictionarySize = 2 $# Bag Of Visual Words分類器 bowTrainer = cv2.kmeans(np.float32,6,None,(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) ,10,cv2.KMEANS_PP_CENTERS) #for i, (classId, data_path) in enumerate(train_set): # 各画像を分析 for i, (classId, data_path) in enumerate(train_set): # 進捗表示 sys.stdout.write(".") # グレースケールで画像読み込み(1.画像入力) gray = cv2.imread(data_path, GRAYSCALE) # 特徴点とその特徴を計算(2.特徴量抽出) keypoints, descriptors= detector.detectAndCompute(gray, None) # intからfloat32に変換 ベクトルに変換 descriptors = descriptors.astype(np.float32)
ファイルにある複数の画像の特徴点を一つにまとめてKMeansでクラスタリングしたいのですがそのまとめる方法が分かりません。
$の部分とこの後どうしたらいいのでしょうか。
cv2.kmeans(cluster=?)という文でクラスタリングしたいと考えています。
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