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svd+pca python 实现灰度图片分类
神志不清丁大侠
2019-04-02 12:47:16
有没有大神可以给点思路的呀 感激不尽!
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svd+pca python 实现灰度图片分类
有没有大神可以给点思路的呀 感激不尽!
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图
片
压缩：
SVD
和
PCA
提取主成分使图
片
降维
这里写自定义目录标题通过
SVD
降维,提取主成分并重构图
片
Reference 通过
SVD
降维,提取主成分并重构图
片
大概思路：图
片
是长宽为 H,W的矩阵Mat, 那么Mat的特征数量为Max(H,W). 对Mat进行
SVD
分解: U, s, v =
SVD
(Mat). 即图中的 M = U.s.v。 然后提取U,diag(s)以及vt的前30个特征, 重构后图
片
如下（
灰度图
，若RGB则选择B通道）： 代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as
Python
之----
PCA
算法处理图像与
SVD
算法处理图像
我们来分析一下这两个算法的各自特点： 1、
PCA
(principal component analysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。 ##自适应求K值 import numpy as np import cv2 as cv # 数据中心化 def Z_centered(dataMat): rows, cols = dataMat.shape meanVal = np.mean(dataMat, axis=0) # 按列
python
实现
pca
_
Python
实现
PCA
importnumpy as npimportpandas as pdimportscipy.io as spioimportmatplotlib.pyplot as pltfrom scipy import misc #图
片
操作deffeatureNormalize(X):n= X.shape[1]mu= np.mean(X,axis=0)sigma= np.std(X,axis=0)...
PCA
+SVM
实现
基础的人脸识别
PCA
+SVM
实现
基础的人脸识别 人工智能课程作业，顺便上传一下
PCA
+SVM
实现
基础的人脸识别 本实验采用
python
编程
实现
，使用Olivette实验室的ORL人脸库作为数据集。ORL人脸库共有400幅人脸图像 (40人, 每人10幅, 大小为112像素×92像素) , 大多数图像的光照方向和强度相差不大, 其中人的脸部表情和脸部细节有着不同程度的变化, 尺度差异在10%左右, 人脸姿态也有相当程度的变化。将数据集中每个人的10张人脸图像分成两组前7张构成训练集, 另外3张构成测试集。训练集和测试.
pca
算法
python
_
PCA
算法
实现
前言
PCA
算法是数据降维中最常用的算法之一，利用
PCA
算法
实现
的数据降维能够有效减少算法运行时间和算法对硬件的消耗。本篇文章将使用
python
实现
PCA
算法，并将其应用于图像处理。使用
PCA
算法
实现
降维数据可视化在算法
实现
之前，首先加载初始数据，并对初始数据进行可视化。这将有利于我们更好的了解
PCA
算法是如何将2D数据降维至1D数据的。在实际问题中，遇到的数据可能远远超过三维，为了能够
实现
数据可视...
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