18、OpenCV中的函数对象：PCA、SVD与RNG的深入解析

OpenCV中的函数对象：PCA、SVD与RNG的深入解析

1. 引言

随着OpenCV库的不断发展，引入了许多新的对象来封装复杂的功能。这些对象被称为函数对象或仿函数，它们与普通函数不同，能够创建并维护内部的状态信息。下面将详细介绍OpenCV中的几种重要函数对象。

2. 主成分分析（PCA）

主成分分析（PCA）是一种分析多维分布并提取携带最多信息的特定维度子集的过程。PCA计算出的维度不一定是原始分布所指定的基维度，其重要特点之一是能够生成一个新的基，其轴可以按重要性排序。这些基向量是整个分布协方差矩阵的特征向量，相应的特征值则告诉我们分布在该维度上的范围。

PCA之所以被实现为函数对象，是因为给定一个分布后，PCA对象可以计算并保留这个新的基。新基的优点在于，对应于大特征值的基向量携带了分布中对象的大部分信息，因此在不损失太多精度的情况下，可以丢弃信息较少的维度，这种降维操作称为KLT变换。

2.1 PCA构造函数

PCA对象有两种构造函数：

PCA::PCA();
PCA::PCA(
  cv::InputArray data,                    // Data, as rows or cols in 2d array
  cv::InputArray mean,                    // average, if known, 1-by-n or n-by-1
  int