Howtosignalprocessing
- Pouvons-nous appliquer PCA sur les images?
- Comment PCA fonctionne-t-il sur la compression d'images?
- Où devriez-vous ne pas utiliser PCA?
- Comment diviser une image en canaux en utilisant PCA?
Pouvons-nous appliquer PCA sur les images?
L'un des cas d'utilisation de l'ACP est qu'il peut être utilisé pour la compression d'image - une technique qui minimise la taille des octets d'une image tout en gardant autant de qualité que possible.
Comment PCA fonctionne-t-il sur la compression d'images?
Comment PCA fonctionne-t-il sur la compression d'images? L'image est une combinaison de pixels dans les lignes placées l'une après l'autre pour former une seule image à chaque valeur de pixels représente la valeur d'intensité de l'image, donc si vous avez plusieurs images, nous pouvons former une matrice compte tenu d'une ligne de pixels comme vecteur.
Où devriez-vous ne pas utiliser PCA?
PCA doit être utilisé principalement pour les variables fortement corrélées. Si la relation est faible entre les variables, PCA ne fonctionne pas bien pour réduire les données. Reportez-vous à la matrice de corrélation pour déterminer. En général, si la plupart des coefficients de corrélation sont inférieurs à 0.3, PCA n'aidera pas.
Comment diviser une image en canaux en utilisant PCA?
Division de l'image dans les tableaux R, G, B
bleu, vert, rouge = cv2. Split (IMG) #Il divisera l'image d'origine en tableaux bleus, verts et rouges. Un point important ici à noter est, OpenCV se divisera en canaux bleus, verts et rouges au lieu de rouge, bleu et vert. Faites très attention à la séquence ici.
