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- ¿Podemos aplicar PCA en las imágenes??
- ¿Cómo funciona PCA en compresión de imagen??
- ¿Dónde no deberías usar PCA??
- ¿Cómo divido una imagen en canales usando PCA??
¿Podemos aplicar PCA en las imágenes??
Uno de los casos de uso de PCA es que se puede utilizar para la compresión de la imagen, una técnica que minimiza el tamaño en los bytes de una imagen mientras mantiene la mayor parte de la calidad posible de la imagen.
¿Cómo funciona PCA en compresión de imagen??
¿Cómo funciona PCA en compresión de imagen?? La imagen es una combinación de píxeles en filas colocadas una tras otra para formar una sola imagen Cada valor de píxel representa el valor de intensidad de la imagen, por lo que si tiene varias imágenes, podemos formar una matriz considerando una fila de píxeles como vector.
¿Dónde no deberías usar PCA??
PCA debe usarse principalmente para variables que están fuertemente correlacionadas. Si la relación es débil entre las variables, PCA no funciona bien para reducir los datos. Consulte la matriz de correlación para determinar. En general, si la mayoría de los coeficientes de correlación son más pequeños que 0.3, PCA no ayudará.
¿Cómo divido una imagen en canales usando PCA??
Dividir la imagen en matrices R, G, B
azul, verde, rojo = CV2. Split (IMG) #IT dividirá la imagen original en matrices azules, verdes y rojos. Un punto importante aquí a tener en cuenta es que OpenCV se dividirá en canales azules, verdes y rojos en lugar de rojo, azul y verde. Tenga mucho cuidado con la secuencia aquí.
