关于#python#的问题：PCA如何对单张照片提取特征

Python，用LBP提取了100张照片的特征，得到了100行59列的数组。之后用pca降维到了9维，到这都没什么问题。但是对单张照片使用LBP并且降维时却提示我这是个一维数组，该如何解决？LBP对单张照片提取的数据是1行59列的（一维），有办法给他弄成59维吗

这篇博客: 基于LBP的图像特征提取并PCA降维后的分类研究中的 1.LBP特征的描述 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
原始的 LBP 算子定义为在 3*3 的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的 8 个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为 1，否则为 0。这样，3*3 邻域内的 8 个点经比较可产生 8 位二进制数（通常转换为十进制数即 LBP 码，共 256 种），即得到该窗口中心像素点的 LBP 值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。如下图所示：

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

根据参考资料中的描述，LBP特征提取是在一个固定的窗口内提取特征值，而对于单张照片，没有固定的窗口，因此需要先将单张照片划分成一定的窗口进行特征提取。

具体步骤如下：

将单张照片按照窗口大小划分成多个子图，这样每个子图都可以作为一个独立的窗口来提取LBP特征。

代码示例：

import cv2

# 读取单张照片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 定义窗口大小，这里假设为30*30
win_size = (30, 30)

# 划分子图并提取特征
features = []
for i in range(0, img.shape[0] - win_size[0], win_size[0]):
    for j in range(0, img.shape[1] - win_size[1], win_size[1]):
        # 获取子图
        sub_img = img[i:i+win_size[0], j:j+win_size[1]]
        # 计算LBP特征
        lbp_feat = calculate_lbp(sub_img)
        # 将特征拼接到一起
        features.append(lbp_feat)

将多个子图的特征拼接成一个59维的特征向量，这可以直接通过对每个子图的特征进行拼接实现。

代码示例：

# 定义窗口大小、采样点数、邻域半径等参数
win_size = (30, 30)
num_points = 8
radius = 1

def calculate_lbp(img):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 计算LBP特征
    lbp = cv2.LBP(gray, num_points, radius, cv2.LBP_UNIFORM)
    # 统计特征值出现的次数
    hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), bins=np.arange(0, num_points+3), density=True)
    return hist

# 定义一个空的特征向量
feat_vec = np.zeros((1, 59))

# 遍历每个子图的特征并拼接到一起
for feat in features:
    feat_vec = np.concatenate((feat_vec, feat), axis=1)

# 去除空白的第一列
feat_vec = feat_vec[:, 1:]

将拼接后的特征向量进行PCA降维，这可以使用sklearn中的PCA模块来实现。

代码示例：

from sklearn.decomposition import PCA

# 定义PCA模型，将特征降至9维
pca_model = PCA(n_components=9)
# 对拼接后的特征向量进行PCA降维
pca_feat_vec = pca_model.fit_transform(feat_vec)

对单张照片的LBP特征进行降维，使用的操作和上一步一样，只不过需要将单张照片的LBP特征直接拼接到一个1行59列的特征向量中。

代码示例：

# 读取单张照片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 计算LBP特征
lbp_feat = calculate_lbp(img)

# 将LBP特征拼接到一个1行59列的特征向量中
feat_vec = np.zeros((1, 59))
feat_vec[0, :] = lbp_feat

# 对特征进行PCA降维
pca_feat_vec = pca_model.transform(feat_vec)

注意：在使用PCA降维时，需要先在100张照片的特征向量上进行fit操作，然后使用fit_transform对照片的特征向量进行降维；而对于单张照片的LBP特征，只需要使用已经fit好的PCA模型（即上面的pca_model）进行transform操作即可，不需要重新fit模型。