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在python中将矩阵列表转换为一个二维矩阵

sift matrix opencv python

mad · 技术社区 · 6 年前

我有一个3960个矩阵的列表,它只是3960个图像的筛选描述符。这将产生一个矩阵列表,其中包含未知数量的行(当然,这取决于图像)和128列(来自SIFT描述符)。我试图把这个列表放在一个二维矩阵中,其中行数是这些矩阵的行数和128列的总和,但是我不能这样做。这是我的代码:

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))

根据这段代码,筛选关键点的形状是(13960),这当然不是我想要的。如何在二维numpy数组中转换此列表?

编辑下面的代码中有一个简单的例子说明了我的问题

#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)

2 回复 | 直到 6 年前

Paul Panzer 6 年前

使用 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]])

Luca Cappelletti 6 年前

解决方案使用 `np.row_stack`

假设 l 是你的形状的麻木数组列表吗? (n, 128) .

假设 m 是行的总数:对象是堆叠所有对象并创建形状的矩阵 (m, 128) .

我们可以使用numpy进行如下操作 row_stack :

result = np.row_stack(l)

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