如何将特征矩阵转换为图像处理中的特征向量？

Question

我有一个图像256*256尺寸和特征提取后，与gabor-filter，我有另一256*256矩阵作为功能。那么我怎样才能将这个矩阵转换成一个矢量（而不是通过重塑）呢？

我的意思是对于一个数据库10000 images，如果我使用重塑程序，那么我无法用计算机计算它，因为数据的大小会非常大。 我需要这个用于学习过程。

那么如何将256*256矩阵转换为像1*300或1*1000这样的小矢量而不会丢失数据呢？ 谢谢。

Answer 1

存在多种利用Gabor滤波器提取有用信息的方法。其中一种可能性是计算滤波器输出的绝对值或平方值的（局部）平均值。您可以在本地计算平均值和使用多少个Gabor滤波器之间进行权衡。这完全取决于你的用例。例如，如果您的图像相当均匀，则可以使用完整滤镜输出的平均值。