如何使用筛选功能对一组图像进行聚类？

Question

我想要聚类一组图像，然后得到它们属于哪个类。 首先，我为每个图像提取筛选特征：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
sift = cv2.SIFT_create() 
kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None) 

des

是

n x 128

矩阵。 然后我用

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=None).fit(input_x) 

这里，input_x是

N x M

矩阵，

N

代表图像的数量，

M

代表特征维度，那么我应该如何将

n x 128

des转换为

M

-dim特征。我尝试通过

np.mean(des, axis = 0)

得到des的均值，但我不知道它是否正确。

还有别的办法吗？使用

BOW

？