PCA使我的图像成为垃圾
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维技术，用于对高维数据进行特征提取和数据压缩。它通过线性变换将原始数据映射到一个新的低维空间，使得新空间中的数据具有最大的方差。PCA可以帮助我们理解数据的内在结构，发现数据中的主要特征，并去除冗余信息。
PCA的应用场景包括图像处理、模式识别、数据可视化等领域。在图像处理中，PCA可以用于图像压缩、人脸识别、图像去噪等任务。通过PCA降维，可以减少图像数据的存储空间和计算复杂度，同时保留图像的主要特征。
腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，其中包括：
- 云图像处理（Cloud Image Processing）：提供了图像处理的API接口，包括图像格式转换、图像缩放、图像裁剪、图像水印等功能。详情请参考：云图像处理产品介绍
- 人脸识别（Face Recognition）：提供了人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能，可用于人脸识别、人脸验证等场景。详情请参考：人脸识别产品介绍
- 图像内容审核（Image Moderation）：提供了图像内容审核的能力，可以检测和过滤含有敏感信息、色情内容、广告等不良信息的图像。详情请参考：图像内容审核产品介绍
通过使用腾讯云的图像处理产品，可以方便地实现对图像进行PCA降维、图像压缩、人脸识别等功能，提高图像处理的效率和准确性。
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PCA使我的图像成为垃圾
、、、
每个图像都是28x28，因此有784个特征或像素。所以我想我应该使用PCA来降低图像的维度。下面是PCA的代码X_array= pipeline.fit_transform(X_array)
浏览 19提问于2018-01-28得票数 2
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我正在为美国的鹿种建立一个图像分类模型，我目前正在对这些图像进行PCA，以减少它们的内存大小，并在达到这一点时减少模型的运行时间。
我知道主成分分析应该在不放弃太多方差的情况下减少数据集的维数。所以当我注意到通过我的Deer_PCA函数运行的所有新的PCA压缩图像都比原始<e
浏览 2提问于2021-10-21得票数 0
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我正在进行一项使用PCA对图像进行压缩的练习，我不太明白如何在测试数据上使用它：
我在训练数据中有300幅手绘六幅图，由28x28个矩阵表示，我使用PCA找到了这些图像的适当的低维表示(26个维使我获得了90%的阈值后)，给了我一个300x26矩阵，我可以用它将图像投影到那个空间。现在我必须用
浏览 0提问于2017-11-18得票数 2
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如何使peid对pca中的所有行进行求和？最终结果应该是----------------10 | 6 | 3select peA, pca,Amount" as pcA, PE."Id" as peID from "ProductEntry" as PE
join
浏览 5提问于2022-04-20得票数 0
通过这样做，我试图将我的数据帧与颜色联系起来。然而，我一直在接受我在网上读过其他问题，说这是因为我的<
浏览 3提问于2019-12-03得票数 1
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如果你看一下这个JSfiddle
input { margin:0; }有谁能找出这3个bug发生的原因以及如何修复它们吗？
浏览 0提问于2011-06-17得票数 2
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我正在尝试将图像加载到openCV中的Mat中，以便进行人脸识别。我使用的是Eclipse，这些代码都在.cpp文件中。 labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));
}
但是，我收到
浏览 1提问于2013-12-04得票数 0
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我有一个带距离矩阵的熊猫框架，我用主成分分析( PCA )来做模糊约简。这个距离矩阵的数据有每个点和大小的标签。Pca.fit(地区)图= go.Figure()
fig.add_scatter(x = mds5
浏览 0提问于2019-04-17得票数 0
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怎样才能最干净地释放ThreadLocal变量，使它们受到垃圾收集的约束？我从上读到：
但是，有时线程可以被池化，或者不会被期望死掉。方法实际上是否使值成为垃圾收集的对象？
浏览 1提问于2015-02-04得票数 2
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我试图在数据集上运行PCA，该数据集存储在文件中的2D向量中，如下所示：while(std::getline(filePCA，根据我的理解，我需要将它转换为cv::Mat类型。这方面的工作如下：我通过PCA对它进行了如下操作：
cv::PCA</e
浏览 1提问于2015-05-03得票数 0
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2回答
因此，在Matlab中，我对手写数字执行PCA。从本质上说，我有30*30维图像，即900像素，在PCA之后，我考虑捕捉大部分方差的分量，比如基于某个阈值的前80个主成分(PC)。现在这80台电脑也是900维的，当我用imshow绘制这些电脑的时候，我会得到一些图像，比如0，6，3，5等等。这些最初的几台电脑(我提取的80台电脑中的</e
浏览 3提问于2015-04-18得票数 2
1回答
HOG特征向量的降维方法
、、、
我在MATLAB中找到了以下图像的HOG特征向量。
[features, visualization] = extractHOGFeatures(I,'CellSize',[16 16]); prinvec =
浏览 3提问于2016-01-29得票数 2
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1回答
我想得到PC1和PC2的结果，用tableau桌面在同一张图中绘制两者的课程。怎么办？read.csv(file="data.csv",header=TRUE, sep=";") library(factoextra) fviz_eig(res.pca)
浏览 8提问于2019-06-17得票数 0
我试图对一个巨大的矩阵进行特征值分解，这个矩阵的大小超过788000 * 788000，用于医学图像分析。矩阵不是稀疏的，矩阵中的每个元素都有一个实值。例如，我想得到前20个特征向量对应于前20个最大特征值。
虽然我的计算机配置非常好，但是计算机不能对巨大的矩阵进行特征值分解，内存也是溢出的。我用Python语言和其他相关软件包(如numpy、opencv、matplotlib
浏览 2提问于2021-04-22得票数 1
3回答
我经营着一个小的照片网站。最近我注意到，上传的许多照片都是成人照片。我需要一个很好的简单的方法，以防止上传成人图片，如果可能的话。任何想法都会很有帮助，谢谢。此外，该网站运行时使用了相当多的PHP、JavaScript和flash。
浏览 8提问于2012-06-14得票数 3
Shakira.jpg我正在尝试压缩上面的图像，但我得到的输出是一个不正确的图像。我认为我做的PCA步骤是正确的，但在最后一步出了问题。img_reshaped = np.reshape(img, (930, 1860))
from sklearn.decomposition import PCApca =
浏览 0提问于2018-07-29得票数 1
2回答
PCA在一个样本中的应用
、、、、
我目前正在与机器学习的图像识别项目工作。
现在，我想预测一个图像是由网络摄像头拍摄的。问题是，我是否应该将PCA应用于该
浏览 0提问于2019-05-01得票数 3
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我正在使用GridSearchCV()及其fit()方法来建立一个模型。我目前有这项工作，但希望通过提供更多的图像培训，以提高模型的准确性。现在，fit()需要一个多小时才能完成500张图片。随着图像数量的翻倍，处理时间呈指数增长。最终，我想对几千张图片进行培训，甚至在我的概念证明中，除了这两个类别之外，还包括其他类别。我尝试过几种提高性能的方法，但无法解决。减少处理时间的
浏览 9提问于2022-02-04得票数 1
I = double(image1Cropped);coeff1 = pca(X);
在上面的3行代码中到底发生了什么？为什么在进入整形之前将一个图像隐藏成双倍呢？重塑的目的是什么？从pca(X)返回什么？我可以使用coeff1来比较图像(例如，比较面孔)吗？
浏览 2提问于2015-07-12得票数 0
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我想通过学习PCA将图像的维数从(480,640,3)降到(1,512)。因此，我将图像重塑为(1,921600)。然后，我执行pca来降低维数。但它改为(1,1)而不是(1,512)(1, 921600)>>> pca.fit_transform(i
浏览 9提问于2017-08-31得票数 0
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