我只是想澄清一下有关 OpenCV 中 PCA 的内容。假设我有两行数据（A，B）。
A 3 8 7
B 2 4 5
如果我想在 OpenCV 中创建 PCA 模型，我必须对数据做什么？我是否必须减去平均值（例如从其数据点中减去 A 的平均值）还是 PCA 函数会这样做？
有人说 OpenCV PCA 期望数据被归一化（在 0 和 1 之间）。如果是这样，我该如何规范化？
希望有人可以为我澄清这一点，因为 OpenCV 中的 PCA 在网络上的记录非常糟糕。
干杯...
【问题讨论】：
OpenCV 中的 PCA 数据需要不进行标准化。但是如果你已经有了平均值（来自一些之前的计算），你可以将它发送到 PCACompute() 函数来加速它。
OpenCV 参考手册：
PCACompute(data[, mean[, eigenvectors[, maxComponents ]]]) !mean, eigenvectors 参数
- 数据 – 输入样本存储为矩阵行或矩阵列。
- mean – 可选平均值。如果矩阵为空（ noArray() ），则计算平均值 来自数据。
有一篇关于数据规范化的好文章on Wikipedia。
如需完整文档，请查看您安装的 doc/ 文件夹中的 opencv.pdf 文件。在某些版本中，它被命名为 opencv2refman.pdf
还可以尝试查找 Gary Bradsky 所著的《Learning OpenCV》一书，它的解释非常好。
【讨论】：