我想知道是否存在任何方法/函数可用于使用 Python 保存在 OpenCV 中定义的经过训练的 EM(Expectation Maximization 或高斯混合模型)模型？
我已经试过了Pickle dump() 方法，但它不起作用。它显示错误:TypeError: can't pickle EM objects。而且，我还尝试了其他简单的方法，如文件打开和写入(XML 格式)。但是，它也不起作用。
这是我的 Python 代码的一部分:
import cv2
import numpy as np
from sklearn import mixture
im = cv2.imread('001.png', False)
PCenter = [2,2]
pyrDown_img = im.copy()
X_train = []
gmm_clf = cv2.EM(12, cv2.EM_COV_MAT_DIAGONAL) # Initialize classifier object
for row in range(PCenter[0], pyrDown_img.shape[0] - PCenter[0]):
for col in range(PCenter[1], pyrDown_img.shape[1] - PCenter[1]):
patch = pyrDown_img[row-PCenter[0]:row+PCenter[0]+1, col-PCenter[1]:col+PCenter[1]+1]
patch = np.asarray(patch) # compute patch as a feature vector
X_train.append(patch.reshape(-1))
X_train = np.asarray(X_train)
gmm_clf.train(X_train) # train GMM classifier
我想将这个 gmm_clf 保存到一个文件中，以便以后可以将其用于测试目的。
最佳答案
mean = gmm_clf.getMat('means')
cov = gmm_clf.getMatVector('covs')
然后用 pickle 保存 mean、cov。
但是，根据 doc 中的最后一节，您不能 gmm_clf.setMat('means') .
所以，你现在有两个选择:
修改opencv源码，使均值和协方差不是只读的，然后重新编译cv2.so。
使用提取的均值和 cov 预测您的数据。
(我会选择2，这很容易。)
关于python - 如何使用 Python 保存/写入 OpenCV EM/GMM 模型？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25914614/