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以下のコードでエッジ検出を実行しようとしています:

lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4)

# introspect the images arrays to find the shapes (for plotting)
n_samples, h, w = lfw_people.images.shape

# for machine learning we use the 2 data directly (as relative pixel
# positions info is ignored by this model)
X = lfw_people.data
n_features = X.shape[1]

# the label to predict is the id of the person
y = lfw_people.target
target_names = lfw_people.target_names
n_classes = target_names.shape[0]

print("Total dataset size:")
print("n_samples: %d" % n_samples)
print("n_features: %d" % n_features)
print("n_classes: %d" % n_classes)



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# Split into a training set and a test set using a stratified k fold

# split into a training and testing set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.25)

エッジ検出にsobelを使用しようとしていますが、私の知識によると、sobelは1つの画像で使用されています。複数の画像または画像の配列に適用するにはどうすればよいですか?

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http://dsp.stackexchange.comまたはhttp://datascience.stackexchange.comで質問することをお勧めします (私には、抽出しようとしている機能についてかなり不明確なように思えます)、この質問にはより良い選択になるでしょう。 .

于 2016-01-15T03:11:20.123 に答える