如何在Python中聚类图像

Question

我是机器学习和 scikit-learn 的新手。但明天我必须向老师提交任务，请帮忙。我需要从指定目录中的所有图像中提取特征，然后对该图像应用PCA方法并创建散点图，以显示图像分布。

我应该使用 scikit-learn 这样的库来提取这些特征吗？我怎样才能绘制二维散点图？

我已经看过这篇文章https://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.decomposition.PCA.html但仍然没有清晰的理解。

Answer 1

对图像进行聚类的最简单方法是 owl-python 库。您将获得交互式绘图散点图。他们应用 resnet50 模型进行特征提取和你提到的 PCA（主成分分析）。

安装： 根据https://pypi.org/project/owl-python/

pip install owl-python

从目录加载图像：

owl = Owl("/path/to/directory")

绘制数据（对于交互式绘图，类型可以是“iscatter”，您可以在悬停时看到图像）：

owl.distplot(kind="scatter")

经过这个简单的步骤，您将获得漂亮的交互式情节。