Python 词袋聚类

Question

编辑：这是为仍然有问题的任何人提供的完整代码github.com

我正在尝试使用 SIFT 和 BOW 进行图像识别项目。到目前为止，我正在尝试训练和构建我的字典。我读入了来自 5 个不同类的图像，计算了描述符并将它们并排添加到 python 列表 ([]) 中。现在，我正在尝试使用 python 版本的 BOWMeansTrainer 将我的描述符与 k = 5 聚类（这对吗？对于 5 类？）。我正在尝试将 cluster() 传递给我的描述符向量，但出现错误

Traceback (most recent call last):


File "C:\Python27\Project2\beginning.py", line 40, in <module>
    bow.cluster(des)
TypeError: descriptors data type = 17 is not supported

我不太确定将我的 numpy 数组放入什么格式，有人知道吗？

sift = cv2.SIFT()

descriptors = []
for path in training_paths:
    image = cv2.imread(path)
    print path
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
    kp, dsc= sift.detectAndCompute(gray, None)
    descriptors.append(dsc)

des = np.array(descriptors)

k=5
bow = cv2.BOWKMeansTrainer(k)
bow.cluster(des)

如您所见，我一直在附加筛选描述符，然后尝试转换为 numpy 数组（所需格式）。

Answer 1

多亏了 opencv 论坛才弄明白，而不是使用另一个列表（我在上面使用了描述符），只需使用 bow.add(dsc)[=12= 将你找到的描述符直接添加到你的包中]

dictionarySize = 5

BOW = cv2.BOWKMeansTrainer(dictionarySize)

for p in training_paths:
    image = cv2.imread(p)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
    kp, dsc= sift.detectAndCompute(gray, None)
    BOW.add(dsc)

#dictionary created
dictionary = BOW.cluster()

编辑：对于遇到问题的其他人，我已经上传了脚本的其余部分 here

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