3D Convolutional Neural Network input shape
I'm having a problem feeding a 3D CNN using Keras and Python to classify 3D shapes. I have a folder with some models in JSON format. I read those models into a Numpy Array. The models are 25*25*25 and represent the occupancy grid of the voxelized model (each position represents if the voxel in position (i,j,k) has points in it or no), so I only have 1 channel of input, like grayscale images in 2D
scikit-learnを用いて主成分分析 (PCA) した結果から元の画像データを復元したい
画像処理を行っていて、特徴量抽出に scikit-learn の PCA を使いましたが、様々な処理を行った後その結果から画像を復元したい（参考（これをpythonでやりたい）：R prcomp での主成分分析結果から元データを復元する）。 具体的には以下のようなコードになっています。 from sklearn.decomposition import PCA from PIL import Image import numpy as np # loading image and convert to gray-scale imgAry = np.asarray(Image.open('image.png').convert('L')) print imgAry.shape # (224, 224) # doing pca decomposition pca = PCA(n_compone
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