该专栏为热销专栏榜 第44名
本文探讨了如何使用SVD奇异值分解在图像处理中提取关键特征。通过将图像转换为Numpy数组并转为灰度，接着进行SVD分解，观察不同数量的奇异向量和奇异值对图像重建的影响。实验显示，仅使用少量的奇异向量和值就能重构图像的主要元素。
上一篇我们看到了SVD分解为旋转、缩放、旋转等三个步骤。
https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/124302156
https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/124302156 在这个例子中，我们将使用 SVD 从图像中提取更重要的特征。可以直观看到SVD对视觉效果的影响。
让我们首先在 python 中加载图像并将其转换为 Numpy 数组。 然后将其转换为灰度，以使每个像素具有一维。 矩阵的形状
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
