Преобразование списка матриц только в одну двумерную матрицу в Python - PullRequest
Новая
       11

Преобразование списка матриц только в одну двумерную матрицу в Python

0 голосов
/ 03 июля 2018

У меня есть список из 3960 матриц, который является просто SIFT дескрипторами 3960 изображений. Это должно привести к списку матриц с неизвестным количеством строк (что, конечно, будет зависеть от изображения) и 128 столбцами (из дескрипторов SIFT). Я пытаюсь поместить этот список только в одну двумерную матрицу, число строк которой является суммой количества строк этих матриц и 128 столбцов, однако я не могу этого сделать. Вот мой код: 

sift_keypoints = []

#read images from a text file
with open(file_images) as f:
    images_names = f.readlines()
    images_names = [a.strip() for a in images_names]

    for line in images_names:
        print(line)
        #read image
        image = cv2.imread(line,1)
        #Convert to grayscale
        image =cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        #SIFT extraction
        sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
        kp, descriptors = sift.detectAndCompute(image,None)
        #appending sift keypoints to a list
        sift_keypoints.append(descriptors)

        #here is what I've tried
        sift_keypoints = np.asmatrix(np.asarray(sift_keypoints))

Согласно этому коду форма sift_keypoints (1,3960), что, конечно, не то, что я хочу. Как преобразовать этот список в двумерный массив NumPy?

РЕДАКТИРОВАТЬ один простой пример, который иллюстрирует мою проблему, приведен в следующем коде 

#how to convert this list to a matrix with shape (412,128)?
import numpy as np
x=np.zeros((256,128))
y=np.zeros((156,128))
list=[]
list.append(x)
list.append(y)

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 03 июля 2018

Решение с использованием np.row_stack

Предположим, l - ваш список массивов Numpy формы (n, 128).

Предположим, что m - это общее количество строк: объект должен сложить все объекты и создать матрицу формы (m, 128).

Мы можем действовать следующим образом, используя Numpy's row_stack: 

result = np.row_stack(l)
0 голосов
/ 03 июля 2018

Использование np.concatenate: 

>>> from pprint import pprint
>>> import numpy as np
>>> 
>>> a = [np.full((2, 3), i) for i in range(3)]
>>> pprint(a)
[array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]]),
 array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1]]),
 array([[2, 2, 2],                                                                                                  
       [2, 2, 2]])]                                                                                                 
>>> np.concatenate(a, axis=0)                                                                                       
array([[0, 0, 0],                                                                                                   
       [0, 0, 0],                                                                                                   
       [1, 1, 1],                                                                                                   
       [1, 1, 1],                                                                                                   
       [2, 2, 2],                                                                                                   
       [2, 2, 2]])
...