【opencv】示例-pca.cpp PCA图像重建演示

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于 2024-04-12 23:04:07 发布

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#opencv #人工智能 #计算机视觉

本文展示了如何使用OpenCV库进行主成分分析（PCA），通过读取用户提供的图像列表，动态调整保留方差，实时观察图像在不同保留比例下的重建效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

// 加载必要的头文件
#include <iostream> // 用于标准输入输出流
#include <fstream>  // 用于文件的输入输出
#include <sstream>  // 用于字符串的输入输出流操作


#include <opencv2/core.hpp>          // OpenCV核心功能的头文件
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"     // OpenCV图像编解码功能的头文件
#include <opencv2/highgui.hpp>       // OpenCV的高级GUI（图形用户界面）


// 使用标准命名空间和OpenCV命名空间，避免重复声明
using namespace cv;
using namespace std;


///
// 函数声明部分


// read_imgList函数用于从文本文件中读取图像路径并加载这些图像
static void read_imgList(const string& filename, vector<Mat>& images) {
    std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in); // 打开文件
    if (!file) {
        string error_message = "No valid input file was given, please check the given filename."; // 错误消息
        CV_Error(Error::StsBadArg, error_message); // 如果文件打开失败，给出错误信息并退出程序
    }
    string line; // 存储读取的每行文字
    while (getline(file, line)) {
        images.push_back(imread(line, IMREAD_GRAYSCALE)); // 将每行读取到的图像路径用于加载图像，并转换为灰度图像
    }
}


// formatImagesForPCA函数用于将图像数据格式化为一个适合PCA处理的矩阵
static  Mat formatImagesForPCA(const vector<Mat> &data)
{
    // 创建一个用于PCA处理的矩阵，将所有图像行向量垂直堆叠
    Mat dst(static_cast<int>(data.size()), data[0].rows*data

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