Как я могу работать со своим собственным набором данных в scikit-learn (для компьютерного зрения)?

Как я могу работать со своим собственным набором данных в scikit-learn? Учебник Scikit всегда берется в качестве примера для загрузки его набора данных (набор данных цифр, набор данных цветов ...)

http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html то есть: из sklearn.datasets import load_iris

У меня есть мои изображения, и я понятия не имею, как создать новый.

В частности, для начала я использую этот пример, который я нашел (я использую библиотеку opencv):

img =cv2.imread('telamone.jpg')

# Convert them to grayscale
imgg =cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# SURF extraction
surf = cv2.SURF()
kp, descritors = surf.detect(imgg,None,useProvidedKeypoints = False)

# Setting up samples and responses for kNN
samples = np.array(descritors)
responses = np.arange(len(kp),dtype = np.float32)

Я хотел бы извлечь особенности набора изображений способом, полезным для реализации алгоритма машинного обучения!

Ответы на вопрос(1)

Ваш ответ на вопрос