如何去除图像处理中的特定数据

Question

我有图像数据，我正在使用它来使用 SIFT 训练我的机器学习，但是我的数据有一些图像包含 0 个图像描述符的问题。所以当我完成训练和测试时，我的结果只达到了56%（当然，这不是我预期的结果）。为了解决这个问题，我决定删除一些包含 0 个图像描述符的图像。但是，我只能从包含图像描述符的 images_descriptor 数组中删除。这里的问题是不知道我必须删除哪些图像才能删除它们 'target'。
我的数据有一个形状：(15000, 64, 64, 3)

到目前为止我的代码：

X = data['data']
y = data['targets']

#Extract image descriptor using sift from X(Which is the data of your images)
images_descriptor = extract_sift_feature(X)

index_list = []
filter_images_descriptor = []
for i in range(len(images_descriptor)):
    if images_descriptor[i] is not None:
        filter_images_descriptor.append(images_descriptor[i])
        
    if images_descriptor[i] is None:
        index = np.where(images_descriptor == images_descriptor[i]) 
        index_list.append(index[0])     
filter_images_descriptor = np.array(filter_images_descriptor)

我正在尝试创建一个索引以从 images_descriptor 获取索引，这样我就可以使用 np.where 知道哪个图像包含 0 个图像描述符的位置。然后我可以在y中删除我从images_descriptor中删除的图像。但我收到的结果是：(array([], dtype=int64).

Answer 1

对于这个问题，我在数据中的一些图像不包含任何特征。所以我给了它删除任何没有特征的数据的解决方案

def extract_sift_feature(X, y):
    images_descriptor = []
    filter_images_descriptor = []
    NoneType_index_list = []
    sift = cv2.SIFT_create()

    for i in range(len(X)):
        _kp, des = sift.detectAndCompute(X[i], None)
        images_descriptor.append(des)
        #Check if there any image has 0 feature descriptor 
        if des is None:
          NoneType_index_list.append(i)
    images_descriptor = np.array(images_descriptor)

    #Filter image any image has 0 feature descriptor 
    for i in range(len(images_descriptor)):
        if images_descriptor[i] is not None:
            filter_images_descriptor.append(images_descriptor[i])
    filter_images_descriptor = np.array(filter_images_descriptor)

    new_y = np.delete(y, NoneType_index_list)
    return filter_images_descriptor, new_y

如何去除图像处理中的特定数据

How to remove specific data in image processing

python

machine-learning

image-processing

feature-descriptor

numpy-ndarray