主成分分析でn次元に縮小させた結果から画像を復元してみる

pca.py

from sklearn.decomposition import PCA
from PIL import Image
import numpy as np
import scipy as sp

if __name__ == '__main__':
  # 画像ファイル名に変えてください
    filePath = 'gs.jpg'
  # 試行するnの組(画像ピクセルサイズの最大数を超えないこと)
    ns = [1,2,5,10,50,100,250]
    imgAry = np.asarray(Image.open(filePath).convert('L'))
    for n in ns:
        pca = PCA(n_components=n)
        pca.fit(imgAry)
        pca_res = pca.transform(imgAry)
        restored = pca.inverse_transform(pca_res)
        print sum(pca.explained_variance_ratio_)
        sp.misc.imsave('result' + str(n) + '.png', restored)