クラスタリングの合計

Question

各画像をvisual wardsでクラスタリングした後、特徴点をクラスタ数ごとに集計しようとした結果、print(vector)で
[ 180. 151. 106. 164. 96.]
[ 357. 342. 273. 312. 190.]
[ 397. 409. 286. 350. 197.]
[ 458. 467. 295. 383. 209.]
と、前のものに足された結果に
なってしまいます。
下のような結果になるようにしたいです。
[ 180. 151. 106. 164. 96.]
[ 177. 191. 167. 148. 94.]
[ 40. 67. 13. 38. 7.]
[ 61. 58. 9. 33. 12.]

コード
vector = np.zeros(len(visual_words))
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)
         for f in descriptors:
              vector[((visual_words - f)**2).sum(axis=1).argmin()] += 1
         print(vector)

Answer 1

vectorの宣言をfor文内部に持ってくる必要があるのでは？
あるいはfor文の頭で毎回零ベクトルを代入するか。

Comments

[toyadai056]

for文内部に持ってきたら、できました。
ありがとうございました。