使用 C++ 的 OpenCV 中的特征脸答案

【问题标题】：Eigenfaces in OpenCV using C++使用 C++ 的 OpenCV 中的特征脸
【发布时间】：2015-06-10 20:46:57
【问题描述】：

我已经编写了一个代码来创建特征脸。我已经拍摄了 3 张不同人的图像作为输入。我已经计算了特征向量和特征值。由于只拍摄了 3 张图像，因此我选择所有三个特征向量，每个大小为 36000x1，作为主成分。当我重塑特征向量以查看图像时，我只得到一个人的特征脸。其他图像几乎完全空白。

我从 covevec（协方差矩阵的特征向量矩阵）中提取每个特征向量

col1=covevec.col(0);
col2=covevec.col(1);
col3=covevec.col(2);

我将它们重塑如下：

if (!col1.isContinuous() && !col2.isContinuous() && !col3.isContinuous())
{
    col1=col1.clone();
    col2=col2.clone();
    col3=col3.clone();
}
Mat final1,final2,final3;
final1=col1.reshape(0,200);
final2=col2.reshape(0,200);
final3=col3.reshape(0,200);

这是 final2 的样子：

另外两个看起来像这样：

我做错了什么？

【问题讨论】：

您需要更多数据，还必须在 pca 步骤之前对图像进行归一化（）
是的....增加数据有效！

标签： c++ opencv pca

【解决方案1】：

您的代码看起来不错，那么有什么问题？

DataDataData，在执行此类计算机视觉任务时非常重要。为了给自己带来优势，请使用带有相应测试数据的现成数据集 - This would work

此外，正如 berak 所说，标准化图像会有所帮助。在Turk & Pentland（如果你没有读过你应该读）他们说：

步骤 6.3：计算 AAT 的 M 个最佳特征向量：ui = Avi

（重要：标准化 ui 使得 ||ui|| = 1）

这意味着您的所有训练数据都将具有相同的特征，并为您的算法提供更大的成功机会

【讨论】：