Zastosuj analizę głównych składników (PCA) dla obrazów RGB

1. Czy możemy zastosować PCA na obrazach?
2. Jak działa PCA po kompresji obrazu?
3. Gdzie nie należy używać PCA?
4. Jak podzielić obraz na kanały za pomocą PCA?

Czy możemy zastosować PCA na obrazach?

Jednym z zastosowań PCA jest to, że można go użyć do kompresji obrazu - technika, która minimalizuje rozmiar w bajtach obrazu, zachowując jak najwięcej jakości obrazu.

Jak działa PCA po kompresji obrazu?

Jak działa PCA po kompresji obrazu? Obraz jest kombinacją pikseli w rzędach umieszczonych jeden po drugim, aby utworzyć jeden pojedynczy obraz, każda wartość piksela reprezentuje wartość intensywności obrazu, więc jeśli masz wiele obrazów.

Gdzie nie należy używać PCA?

PCA powinien być stosowany głównie dla zmiennych, które są silnie skorelowane. Jeśli związek jest słaby między zmiennymi, PCA nie działa dobrze w celu zmniejszenia danych. Zapoznaj się z matrycą korelacji, aby określić. Zasadniczo, jeśli większość współczynników korelacji jest mniejsza niż 0.3, PCA nie pomoże.

Jak podzielić obraz na kanały za pomocą PCA?

Podział obrazu w tablicach R, G, B

niebieski, zielony, czerwony = CV2. Split (IMG) #it podzieli oryginalny obraz na niebieskie, zielone i czerwone tablice. Ważną kwestią, na którą należy zwrócić uwagę, jest to, że OpenCV podzieli się na niebieskie, zielone i czerwone kanały zamiast czerwonego, niebieskiego i zielonego. Bądź bardzo ostrożny z sekwencją tutaj.