Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Стиснення зображень | Аналіз результатів
Метод Головних Компонент
course content

Зміст курсу

Метод Головних Компонент

Метод Головних Компонент

1. Що таке аналіз головних компонент
2. Основні поняття РСА
3. Побудова моделі
4. Аналіз результатів

book
Стиснення зображень

Let's move on to the final task that PCA can solve - this is image compression. The solution of this problem occurs according to the same algorithm as usual. We already know how to create PCA models and load data into them. So now we will delve into other details. Compression of black and white and color images is done differently. Compressing black and white images is no different from compressing regular ones. While for color images it is required to: split the image into 3 RGB color channels, reduce the dimension of each channel using PCA and then combine the channels into a full-fledged color image. To read images and separate them into RGB channels, we need the matplotlib and cv2 libraries:

python

We standardize the data. We can implement this easier, without using a library, but only with the help of division:

python

Now let's create 3 PCA models:

python

Now we can combine the received data into one image:

python
Завдання

Swipe to start coding

Reduce the dimension of the black and white image to 40 components.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 5
toggle bottom row

book
Стиснення зображень

Let's move on to the final task that PCA can solve - this is image compression. The solution of this problem occurs according to the same algorithm as usual. We already know how to create PCA models and load data into them. So now we will delve into other details. Compression of black and white and color images is done differently. Compressing black and white images is no different from compressing regular ones. While for color images it is required to: split the image into 3 RGB color channels, reduce the dimension of each channel using PCA and then combine the channels into a full-fledged color image. To read images and separate them into RGB channels, we need the matplotlib and cv2 libraries:

python

We standardize the data. We can implement this easier, without using a library, but only with the help of division:

python

Now let's create 3 PCA models:

python

Now we can combine the received data into one image:

python
Завдання

Swipe to start coding

Reduce the dimension of the black and white image to 40 components.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 5
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt