質問編集履歴
3
test
CHANGED
|
@@ -1 +1 @@
|
|
|
1
|
-
PCAの
|
|
1
|
+
カラー画像にPCAの用いる方法について
|
test
CHANGED
|
@@ -1,8 +1,6 @@
|
|
|
1
|
-
PCAで次元削減を行いたいのですが、
|
|
1
|
+
PCAで次元削減を行いたいのですが、どの事例を見てもmnistのようなモノクロ画像の例しかでてきませゆ。カラー画像のような(h,w,3)の画像をPCAに適用するにはどんな形にreshapeすれば良いのでしょうか？
|
|
2
2
|
|
|
3
|
-
なぜ50になるように削減しているのに(3,3)なのでしょうか？
|
|
4
3
|
|
|
5
|
-
ご教授お願いします
|
|
6
4
|
|
|
7
5
|
|
|
8
6
|
|
2
追記
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -1,6 +1,6 @@
|
|
|
1
1
|
PCAで次元削減を行いたいのですが、削減後の画像のshapeがおかしいです
|
|
2
2
|
|
|
3
|
-
なぜ50になるように削減しているのに(3,3)の
|
|
3
|
+
なぜ50になるように削減しているのに(3,3)なのでしょうか？
|
|
4
4
|
|
|
5
5
|
ご教授お願いします
|
|
6
6
|
|
1
変更
test
CHANGED
|
@@ -1 +1 @@
|
|
|
1
|
-
A
|
|
1
|
+
PCAの次元削減でのコードの間違いについて
|
test
CHANGED
|
@@ -1,17 +1,67 @@
|
|
|
1
|
-
|
|
1
|
+
PCAで次元削減を行いたいのですが、削減後の画像のshapeがおかしいです
|
|
2
|
+
|
|
3
|
+
なぜ50になるように削減しているのに(3,3)ののでしょうか？
|
|
4
|
+
|
|
5
|
+
ご教授お願いします
|
|
2
6
|
|
|
3
7
|
|
|
4
8
|
|
|
9
|
+
```python
|
|
10
|
+
|
|
5
|
-
|
|
11
|
+
import cv2
|
|
12
|
+
|
|
13
|
+
import scipy.misc
|
|
14
|
+
|
|
15
|
+
import os
|
|
16
|
+
|
|
17
|
+
import sys
|
|
18
|
+
|
|
19
|
+
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
20
|
+
|
|
21
|
+
from sklearn.decomposition import PCA
|
|
6
22
|
|
|
7
23
|
|
|
8
24
|
|
|
25
|
+
|
|
26
|
+
|
|
27
|
+
a_path='/Users/adidas'
|
|
28
|
+
|
|
9
|
-
|
|
29
|
+
ad = [cv2.imread(a_path+'/'+i) for i in os.listdir(a_path)]
|
|
10
30
|
|
|
11
31
|
|
|
12
32
|
|
|
13
|
-
|
|
33
|
+
ad_img=[cv2.resize(i,(150,150)) for i in ad if i is not None]
|
|
34
|
+
|
|
35
|
+
# 次元削減ようにreshape
|
|
36
|
+
|
|
37
|
+
ad=np.reshape(van_img, (12129,3,150*150))
|
|
14
38
|
|
|
15
39
|
|
|
16
40
|
|
|
41
|
+
# 次元削減実行
|
|
42
|
+
|
|
43
|
+
pca = PCA(n_components=50,svd_solver='full')
|
|
44
|
+
|
|
45
|
+
pca.fit(ad[1])
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
x = pca.fit_transform(img)
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
print(x.shape)
|
|
50
|
+
|
|
51
|
+
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
>>>(3, 3)
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
pca.fit(ad[1])
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
>>>PCA(copy=True, iterated_power='auto', n_components=50, random_state=None,
|
|
64
|
+
|
|
17
|
-
|
|
65
|
+
svd_solver='full', tol=0.0, whiten=False)
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
```
|