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【转】PCA for opencv
】的更多相关文章
【转】PCA for opencv
对于PCA,一直都是有个概念,没有实际使用过,今天终于实际使用了一把,发现PCA还是挺神奇的. 在OPENCV中使用PCA非常简单,只要几条语句就可以了. 1.初始化数据 //每一行表示一个样本 CvMat* pData = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 ); CvMat* pMean = cvCreateMat(1, 样本的维数, CV_32FC1); //pEigVals中的每个数表示一个特征值 CvMat* pEigVals = cvCreat…
opencv学习之路(39)、PCA
一.PCA理论介绍 网上已经有许多介绍pca原理的博客,这里就不重复介绍了.详情可参考 http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 计算过程 数据互换 二.opencv代码 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void calcPCAOrientation(vector<Point>&pts, Mat…
OpenCV中PCA实现人脸降维
前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然…
OpenCV学习(35) OpenCV中的PCA算法
PCA算法的基本原理可以参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html 对一副宽p.高q的二维灰度图,要完整表示该图像,需要m = p*q维的向量空间,比如100*100的灰度图像,它的向量空间为100*100=10000.下图是一个3*3的灰度图和表示它的向量表示: 该向量为行向量,共9维,用变量表示就是[v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8],其中v0...v8,的范围都是0-255. …
【转】PCA算法学习_1(OpenCV中PCA实现人脸降维)
前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然…
用opencv实现的PCA算法,非API调用
理论參考文献:但此文没有代码实现.这里自己实现一下,让理解更为深刻 问题:如果在IR中我们建立的文档-词项矩阵中,有两个词项为"learn"和"study",在传统的向量空间模型中,觉得两者独立. 然而从语义的角度来讲.两者是相似的.并且两者出现频率也类似,是不是能够合成为一个特征呢? <模型选择和规则化>谈到的特征选择的问题.就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征.比方"学生的名字"就和他的"成绩"无关,使用的…
opencv基于PCA降维算法的人脸识别
opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire…
opencv——PCA(主要成分分析)数学原理推导
引言: 最近一直在学习主成分分析(PCA),所以想把最近学的一点知识整理一下,如果有不对的还请大家帮忙指正,共同学习. 首先我们知道当数据维度太大时,我们通常需要进行降维处理,降维处理的方式有很多种,PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段,它主要是基于方差来提取最有价值的信息,虽然降维之后我们并不知道每一维度的数据代表什么意义,但是它将主要的信息成分保留了下来,那么PCA是如何实现的呢? 本文详细推导了PCA的数学原理,最后以实例进行演算. PCA的数学原理 (一)降维问题 大家都知道,PC…
OpenCV人脸识别Eigen算法源码分析
1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之…
atitit opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx
atitit opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册 knn svm 1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配 3D Tracking PCA) Markov Models \3 1.4. 图像处理 1 梯度.边缘和角点 2 采样.插值和几何变换 3 形态学操作 4 滤波器与色彩空间变换 5 金字塔及其应用 6 连接部件 7 图像与轮廓矩 8 特殊图像变换 9…