逐句解释下面这段代码:k = 500 #用标准库函数中的kmeans算法 model = KMeans(n_clusters=k).fit(im_sift) #将属于那张照片放进去,方便后边写类别矩阵 im_sift = np.append(im_sift, kind, axis=1) featureHist = np.zeros([i_max * j_max, k]) # 类别矩阵,将描述子投影到词汇上,每张图的特征直方图 for i in range(im_sift.shape[0]): featureHist[int(im_sift[i, 128]), int(model[0,i])] += 1
时间: 2023-06-19 20:10:52 浏览: 36
这段代码主要是将图像的SIFT特征描述子进行聚类,并将其投影到词汇表上,从而生成每张图像的特征直方图。
- 首先定义了k的取值为500,即聚类中心的数量。
- 然后使用标准库函数中的KMeans算法对图像的SIFT特征描述子进行聚类,得到一个包含k个聚类中心的模型model。
- 将属于那张照片放进去,方便后边写类别矩阵。这里的kind是一个标识符,用于标识是哪张照片的SIFT特征描述子。
- 接着定义了一个大小为i_max * j_max * k的特征直方图,其中i_max和j_max代表图像的行数和列数,k代表聚类中心的数量。
- 最后通过循环遍历每个SIFT特征描述子,将其投影到对应的聚类中心上,并将该聚类中心的计数器加1,从而生成每张图像的特征直方图。其中,featureHist[int(im_sift[i, 128]), int(model[0,i])]表示第i个SIFT特征描述子属于哪个聚类中心,然后将该聚类中心在特征直方图中的计数器加1。
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下面这段代码的意思:#用标准库函数中的kmeans算法 model = KMeans(n_clusters=k).fit(im_sift)
这段代码使用了标准库函数中的 kmeans 算法,将输入的 im_sift 数据集进行聚类,聚类的数量为 k。具体来说,使用 KMeans 类的构造函数创建了一个 KMeans 模型对象 model,参数 n_clusters 指定了聚类的数量。然后使用该模型对象的 fit 方法对输入的数据集 im_sift 进行聚类。聚类的结果将保存在模型对象中,可以通过模型对象的属性和方法进行访问和操作。
详细解释下面这段代码中model的意思:k = 500 #用标准库函数中的kmeans算法 model = KMeans(n_clusters=k).fit(im_sift) #将属于那张照片放进去,方便后边写类别矩阵 im_sift = np.append(im_sift, kind, axis=1) featureHist = np.zeros([i_max * j_max, k]) # 类别矩阵,将描述子投影到词汇上,每张图的特征直方图 for i in range(im_sift.shape[0]): featureHist[int(im_sift[i, 128]), int(model[0,i])] += 1
在这段代码中, `model` 是用K-Means算法聚类后的模型对象,具体来说是通过 `KMeans(n_clusters=k).fit(im_sift)` 生成的。其中,`n_clusters`代表聚类的簇数,`im_sift`是一个矩阵,每行代表一张图像的SIFT描述子。`model` 对象包含了聚类结果,可以用来预测新的样本所属的簇。
在接下来的代码中,`im_sift`矩阵增加了一列`kind`,用于记录该行SIFT描述子所属的图像类别。`featureHist`是一个大小为`i_max * j_max`乘以`k`的二维数组,每行代表一张图像,每列代表一个聚类中心,表示该图像中所有SIFT描述子被聚类到该中心的个数。
最后,对于`im_sift`中的每一个SIFT描述子,通过`model[0,i]`来获取其所属的聚类中心编号,进而将其投影到相应的聚类中心上,并在对应的特征直方图中加1,最终得到了每张图像的特征直方图。