Closed olalonde closed 7 years ago
Here's how my arr looks like (2 features of 128 dimensions each):
[array([ 13., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 4., 166.,
0., 0., 0., 0., 0., 2., 93., 78., 0.,
0., 0., 0., 1., 90., 78., 0., 0., 0.,
0., 0., 6., 124., 3., 32., 1., 0., 0.,
0., 0., 0., 5., 166., 36., 6., 0., 0.,
0., 0., 47., 122., 33., 66., 1., 0., 0.,
12., 31., 1., 6., 66., 8., 0., 3., 21.,
2., 20., 4., 0., 0., 0., 0., 0., 2.,
143., 156., 78., 1., 0., 0., 0., 1., 22.,
100., 166., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 36.,
166., 2., 0., 0., 0., 0., 3., 1., 0.,
0., 0., 0., 0., 1., 6., 13., 17., 2.,
2., 0., 0., 0., 0., 8., 74., 4., 2.,
0., 0., 0., 0., 10., 81., 1., 0., 0.,
0., 0.], dtype=float32), array([ 6., 3., 1., 85., 145., 0., 0., 0., 145.,
13., 1., 20., 17., 0., 0., 14., 122., 17.,
6., 0., 0., 0., 0., 10., 8., 8., 10.,
8., 25., 22., 3., 6., 14., 2., 0., 20.,
145., 9., 0., 1., 145., 13., 0., 6., 30.,
1., 0., 11., 138., 14., 2., 0., 0., 0.,
0., 5., 45., 21., 1., 0., 8., 11., 2.,
7., 12., 0., 8., 70., 145., 5., 2., 24.,
145., 3., 0., 1., 22., 2., 4., 133., 86.,
14., 3., 3., 7., 4., 6., 30., 42., 51.,
4., 4., 6., 3., 0., 1., 59., 4., 20.,
41., 9., 1., 2., 98., 43., 0., 0., 5.,
4., 2., 15., 145., 7., 1., 1., 42., 36.,
6., 14., 35., 81., 12., 3., 17., 11., 1.,
0., 2.], dtype=float32)]
print(type(arr))
print(type(arr[0]))
print(type(arr[0][0]))
Outputs:
<class 'list'>
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.float32'>
numpy.asarray(arr)
seemed to fix my problem
Getting the following error (AWS p2.xlarge instance), with a list of descriptors return by OpenCV SIFT extract (des in
kp, des = sift.detectAndCompute(image, None)
).This example is working though:
So I'm guessing that I need to transform the numpy array returned by opencv? Sorry, pretty new to Python.