Laden von OpenCV Image To Scikit Learn

Question

Ich programmiere ein maschinelles Lernskript, um Bilder aufzunehmen und zu beschriften. Ich habe mein Dataset in einem Ordner und ich füge sie in ein Array ein und erstelle ein weiteres Array für Labels. wenn ich versuche, svm.fit zu verwenden gibt es den Fehler:

File "scikit.py", line 43, in <module> 
    clf.fit(arrayimg, arraylabel) 
    File "/home/mkmeral/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 151, in fit 
    X, y = check_X_y(X, y, dtype=np.float64, order='C', accept_sparse='csr') 
    File "/home/mkmeral/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 521, in check_X_y 
    ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator) 
    File "/home/mkmeral/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 405, in check_array 
    % (array.ndim, estimator_name)) 
ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2. 

Und hier ist das Skript schrieb ich:

import cv2 
import numpy as py 
from sklearn import svm 

camera_port = 0 
camera = cv2.VideoCapture(camera_port) 
ramp_frames = 5 

def getImage(): 
    retval, im = camera.read() 
    gray_image = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    return gray_image 

def insertToArray(arrayone, arraytwo, no, true): 
    if (true==1): 
     directory = "/home/mkmeral/Desktop/opencv/strue/" 
     arraytwo.append(1) 
    else: 
     directory = "/home/mkmeral/Desktop/opencv/sfalse/" 
     arraytwo.append(0) 

    im = cv2.imread(directory + str(no) + ".png") 
    gray_image = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    arrayone.append(gray_image) 

arrayimg = [] 
arraylabel = [] 
count = 1 
while (count<43): 
    insertToArray(arrayimg, arraylabel, count, 1) 
    print("True = " , count) 
    count = count + 1 

count = 0 
while (count<43): 
    insertToArray(arrayimg, arraylabel, count, 0) 
    print("False = ", count) 
    count = count + 1 

print("Done adding to arrays") 
clf = svm.SVC() 
print("Done adding to arrayssss") 
clf.fit(arrayimg, arraylabel) 

print("Done fitting") 
for i in xrange(ramp_frames): 
    temp = getImage() 

testimage = getImage() 

clf.predict(testimage) 

Wie kann ich diese Bilder passen lernen Scikit und würde es ein Problem machen das von der Webcam aufgenommene Bild vorhersagen?

Answer 1

Ich bin kein Experte auf der Bildverarbeitungsseite, aber ich schätze, dass Ihre getImage Funktion ein 2d-Array für jedes Bild zurückgibt. Wobei als sckit-learn ein 1d-Array für jede Trainingsinstanz erwartet wird. Unter der Annahme, dass alle Ihre Bilder von der gleichen Größe sind, dann sollten die folgenden Arbeiten

def getImage(): 
    retval, im = camera.read() 
    gray_image = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    return gray_image.flatten() 

Dies wird jedes Ihrer Bilder in ein 1D-Array konvertieren. Wenn Ihre Bilder nicht alle die gleiche Größe haben, müssen Sie einige Bildverarbeitungsschritte ausführen, z. B. Größenanpassung oder Downsampling.