[英]Adjusted matrix, facial recognition
我有一个巨大的矩阵(77760x165),其中每一列代表一个图像,我有另一个称为 avg_face(77760x1) 的矩阵,它是所有面孔的平均值。 现在我需要从每一列中减去 avg_face,以便得到每列中每张脸和 avg_face 之间的差异。 这是我现在的代码,但我正在研究 jupyter,它需要太多时间并且“内核被杀死”。 有一个更好的方法吗? 这是我的代码:
adjusted_matrix = []
print("Database matrix:\n",database_matrix,"\n", "Shape:\n",database_matrix.shape,"\n")
print("Average face:\n", avg_face,"\n", "Shape:\n",avg_face.shape,"\n")
i = 0
for row in database_matrix:
row = np.subtract(row,np.array(avg_face[i]))
i += 1
adjusted_matrix.append(np.array(row))
print("Adjusted matrix")
print(adjusted_matrix)
如您所见,未打印调整后的矩阵
毕竟,我所要做的就是:
adjusted_matrix = np.array(database_matrix - avg_face[:,np.newaxis])
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.