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In scikit Bild zu sammeln ein Merkmalsdeskriptor HoGWas ist der effizienteste Weg, HoG Deskriptoren (ndarrays) zusammen für die Verarbeitung von Kmeans
Der Code unterhalb des Deskriptors für einen einzelnen Frame „greyVideoFrame“ wird berechnen genannt ist
HoGDescriptor = hog(greyVideoFrame, orientations=8, pixels_per_cell=(8, 8),cells_per_block=(2, 2), visualise=False)
, die eine abgeflachte (unter Verwendung Ravel) nd Array zurückgibt, werden nachfolgend einige Eigenschaften der einzelnen Arrays
('NDarray Shape', (251328,))
('NDarray Number of Dimensions', 1)
('NDarray length of 1 array element in Bytes', 8)
('NDarray Total bytes consumed by elements', 2010624)
('NDarray DataType', dtype('float64'))
Meine Frage ist, wie würde ich * die Ergebnisse aus mehreren Frames zusammen, die in der Lage sein würde, effizient zu handhaben 10.000 Ergebnisse von shape (251328,).
* Ich bin mir nicht sicher, ob der richtige Begriff hier zu verwenden, und ob ich anfügen müssen oder verketten 1 zur Folge haben, führen 2, ... Ergebnis 10k und würde die Gemeinden Führung
Während es einige Einträge über das Anhängen von Elementen an eine Liste gibt, interessiert mich die Dimensionsgröße (251,328) des Arrays und die Anzahl von Diese Arrays, die ich habe, würden alle Rechenressourcen übersteuern, auf die ich Zugriff habe. – mobcdi