如何解决ValueError 和颜色度量
我使用一个函数来计算两个图像的 RGB 颜色直方图上的距离(Wasserstein 距离的近似值)。
def wasserstein(image_1,image_2,nbsamples=1000):
X1 = im2mat(image_1)
X2 = im2mat(image_2)
clust1 = skcluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=nbsamples,init_size=3000).fit(X1)
Xs = clust1.cluster_centers_
clust2 = skcluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=nbsamples,init_size=3000).fit(X2)
Xt = clust2.cluster_centers_
mu_s = ot.unif(nbsamples)
mu_t = ot.unif(nbsamples)
M = ot.dist(Xs,Xt,"sqeuclidean")
G = ot.emd(mu_s,mu_t,M)
d = np.trace(G.T@M)
return d
这适用于多个图像,但是当我一次在多个图像上运行我的代码时,我收到以下错误:
ValueError: n_samples=608 should be >= n_clusters=1000.
实际上有一个图像不起作用。图像格式是 JPEG,与其他 JPG 格式不同,但我不确定这是否会改变任何内容。
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