我正在尝试弄清楚如何使用 PCA 在 Python 中对 RGB 图像去相关。 我正在使用 O'Reilly Computer vision 书中的代码:
from PIL import Image
from numpy import *
def pca(X):
# Principal Component Analysis
# input: X, matrix with training data as flattened arrays in rows
# return: projection matrix (with important dimensions first),
# variance and mean
#get dimensions
num_data,dim = X.shape
#center data
mean_X = X.mean(axis=0)
for i in range(num_data):
X[i] -= mean_X
if dim>100:
print 'PCA - compact trick used'
M = dot(X,X.T) #covariance matrix
e,EV = linalg.eigh(M) #eigenvalues and eigenvectors
tmp = dot(X.T,EV).T #this is the compact trick
V = tmp[::-1] #reverse since last eigenvectors are the ones we want
S = sqrt(e)[::-1] #reverse since eigenvalues are in increasing order
else:
print 'PCA - SVD used'
U,S,V = linalg.svd(X)
V = V[:num_data] #only makes sense to return the first num_data
#return the projection matrix, the variance and the mean
return V,S,mean_X
我知道我需要展平我的图像,但形状是 512x512x3。 3 的维度会影响我的结果吗?我该如何截断这个? 我如何找到保留多少信息的数量?
最佳答案
如果有三个波段(RGB 图像就是这种情况),您需要像这样 reshape 图像
X = X.reshape(-1, 3)
对于 512x512 图像,新的 X
的形状为 (262144, 3)
。 3 的维度不会影响您的结果;该维度表示图像数据空间中的特征。 X
的每一行都是一个样本/观察值,每一列代表一个变量/特征。
图像中的方差总量等于np.sum(S)
,即特征值之和。您保留的方差量将取决于您保留的特征值/特征向量。所以如果你只保留第一个特征值/特征向量,那么你保留的图像方差分数将等于
f = S[0] / np.sum(S)
关于python - RGB图像的PCA,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22533392/