Howtosignalprocessing
- Podemos aplicar PCA nas imagens?
- Como o PCA funciona na compressão da imagem?
- Onde você não deve usar o PCA?
- Como divido uma imagem em canais usando PCA?
Podemos aplicar PCA nas imagens?
Um dos casos de uso do PCA é que ele pode ser usado para compactação de imagem - uma técnica que minimiza o tamanho em bytes de uma imagem, mantendo o máximo da qualidade da imagem possível.
Como o PCA funciona na compressão da imagem?
Como o PCA funciona na compressão da imagem? A imagem é uma combinação de pixels em linhas colocadas uma após a outra para formar uma única imagem que cada valor de pixel representa o valor de intensidade da imagem; portanto, se você tiver várias imagens, podemos formar uma matriz considerando uma linha de pixels como um vetor.
Onde você não deve usar o PCA?
O PCA deve ser usado principalmente para variáveis que estão fortemente correlacionadas. Se o relacionamento for fraco entre as variáveis, o PCA não funcionará bem para reduzir os dados. Consulte a matriz de correlação para determinar. Em geral, se a maioria dos coeficientes de correlação é menor que 0.3, PCA não vai ajudar.
Como divido uma imagem em canais usando PCA?
Dividindo a imagem em matrizes R, G, B
Azul, verde, vermelho = CV2. Split (IMG) #s dividirá a imagem original em matrizes azuis, verdes e vermelhas. Um ponto importante aqui a ser observado é que o OpenCV se dividirá nos canais azuis, verdes e vermelhos em vez de vermelho, azul e verde. Tenha muito cuidado com a sequência aqui.
