在图像处理中，如何将特征矩阵转换为特征向量？

Question

我有一个具有256*256维度的图像，在特征提取之后，使用gabor-filter，我有另一个256*256矩阵作为特征。那么，如何将此矩阵转换为向量(而不是通过重塑)？

我的意思是，对于10000 images的数据库，如果我使用重塑程序，那么我不能用计算机计算它，因为数据量太大了。我需要在学习过程中使用这个。

那么，如何在不丢失数据的情况下将256*256矩阵转换为1*300或1*1000之类的小向量呢？谢谢。

Answer 1

有多种方法可以用Gabor滤波器提取有用的信息。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。您可以在如何局部计算平均值和使用多少Gabor滤波器之间进行权衡。这完全取决于您的用例。例如，如果您有相当均匀的图像，取完整滤波器输出的平均值可能会很有用。