PCA图像转正C++

最新推荐文章于 2024-05-07 15:07:40 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42464187/article/details/103611959
c++使用主成分分析（PCA）
小菜鸡H的博客
03-07 1728
主成分分析方法确定主方向计算旋转矩阵
PCA降维 C++实现
panhao762的专栏
02-16 9178
这是本人在学习PCA降维的过程中，根据算法写成的C++代码。 PCA是模式识别中常见的特征降维的算法，其大体步骤可以分为以下几个部分： （1）原始特征矩阵归一化处理 （2）求取归一化处理后特征矩阵的协方差矩阵 （3）计算协方差矩阵的特征值及其对应的特征向量 （4）按照特征值从大到小排列特征向量 （5）从大到小，挑选出前K个特征值对应的特征向量组成降维后的特征向量，即为所求。
PCA C++实现
06-07
pca的c++实现的代码 啊多发点vadnvvnnvn 树挪死vniubsivu
主成分分析(PCA) C++ 实现
网络资源是无限的
02-02 9352
主成分分析(PCA) C++ 实现
图像处理之PCA（C++）
qq_45045175的博客
05-07 1680
本文使用C++借助opencv实现了pca算法，介绍了pca原理、计算过程以及源代码的实现，主要核心是利用opencv中的cv::eigen()对协方差矩阵进行特征值和特征向量的计算，欢迎大家提出问题。
PCA c++ 实现
12-29
PCA c++ 主成份分析实现算法 。。。
【C++】PCA原理
Trey_优快云 的优快云博客
08-20 716
PCA原理       看到了Angry Master博客的文章，写的很浅显易懂，就转来了：http://pan.baidu.com/share/link?shareid=84575&uk=3106100059
pca.rar_PCA图像处理_PCA算法（C++）_pca_pca c++_图像PCA
09-22
学习这个C++实现的PCA算法，不仅可以帮助你深入理解PCA的数学原理，还能提升你的编程技能，尤其是在处理大规模图像数据时，如何有效地利用PCA进行优化和加速。此外，你还可以通过这个代码了解如何在实际项目中组织和...
nuskkfbq.zip_PCA 图像去噪_PCA图像噪声_ＰＣＡ去噪
07-15
PCA（主成分分析）是一种广泛应用于数据降维和特征提取的方法，尤其在图像处理领域有着重要的应用。在“nuskkfbq.zip”这个压缩包中，提供的资料着重于PCA在图像去噪上的实践，结合了小波去噪的思想，这对于理解和...
PCA.rar_PCA 图像_lena_pca 图像压缩_图像 PCA_图像PCA
09-23
PCA，即主成分分析（Principal Component Analysis），是一种广泛应用于数据降维和图像处理的技术。在图像压缩领域，PCA可以通过减少图像数据的冗余来达到压缩的目的，同时尽可能保持图像的质量。这里的"lena_pca ...
pca.rar_PCA 图像处理_PCA图像_PCA图像降维_PCA降维 图像_降维处理
07-14
PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）是一种广泛应用的数据分析技术，尤其在图像处理领域中，它被用来降低数据的维度，同时保持数据集中的主要信息。PCA通过线性变换将原始高维数据转换为一组按方差递减...
C++实现PCA
11-21
C++ PCA 特征降维 特征抽取
c++ 实现 pca算法 详细注释
05-26
把别人的代码改了改输入输出和加了点注释。 代码使用说明参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45269116/article/details/106353433
PCA降维处理C++代码
10-20
此程序是一个简单的PCA降维处理，程序中以SampleData.txt中的三维数据点作为输入，程序的输出存放在Results目录， 其中包括： 1. PCAResult.txt 存放经主元分析后在主元轴坐标系下的数据坐标。 2. DisplaySamples.ms 为3ds Max脚本文件，用3ds Max打开后可看到SampleData.txt表示的数据点。 3. DisplayResult.ms 为3ds Max脚本文件，用3ds Max打开后可看到将原3维数据在主元轴坐标系下降到2维后的数据点；同时该文件还显示了主元分析得到的前两个主元轴。
c++实现的主成分pca算法
12-07
c++实现的基于协方差矩阵的主成分pca算法
leetcode 48. 旋转图像 C++
Random的博客
08-05 759
给定一个n×n的二维矩阵表示一个图像。 将图像顺时针旋转 90 度。 说明： 你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1: 给定 matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ], 原地旋转输入矩阵，使其变为: [ [7,4,1], [8,5,2], [9,6,3...
C++实现PCA变换
CGG的博客
12-11 760
C++PCA变换
主成分分析pca c++代码实现（详细注释）
然、的博客
05-26 5800
参考代码： PCA算法的原理以及c++实现（Eigen库实现）源码 （我的代码基本都来自与这个，只不过改了改输入输出和加了点注释） 参考知识点： 1、主成分分析（PCA）原理详解 2、（还有很多，基本上看了优快云的所有pca讲解，就不继续列出了） pca.cpp的步骤： 1、对所有样本进行中心化(去均值操作); 2、计算样本的协方差矩阵; 3、对协方差矩阵做特征值分解; 4、取最大的特征值所对应的特征向量; 5、将原样本矩阵与投影矩阵相乘: X*V即为降维后数据集X’ ; 6、输出:降维后的数据集X’ 7
c++实现PCA图像处理
最新发布
01-14
### 使用C++实现PCA进行图像处理 #### 加载和预处理图像 为了使用PCA进行图像处理，首先需要加载图像并将其转换为灰度格式。这一步骤可以通过OpenCV库完成。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> cv::Mat image = cv::imread("input.jpg"); if (image.empty()) { std::cerr << "无法读取图片" << std::endl; } cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY); ``` 这段代码展示了如何从文件中读取彩色图像，并将其颜色模式由BGR转为灰度图[^1]。 #### 构建训练集矩阵 对于PCA而言，构建一个合适的数据集非常重要。通常情况下，每幅图像会被展平成一维向量形式存储于矩阵之中。假设有`N`张大小相同的图像作为样本，则可创建尺寸为`(height * width) × N`的矩阵用于后续计算。 ```cpp std::vector<cv::Mat> images; // 存储所有训练图像 int numImages = /* 训练集中的图像数量 */; int imageSize = height * width; // 假设已经填充好了images数组... cv::Mat dataMatrix(numImages, imageSize, CV_32F); for(int i=0;i<numImages;++i){ cv::Mat tempVec; images[i].reshape(1,1).convertTo(tempVec,CV_32F); dataMatrix.row(i)=tempVec.t(); } ``` 此部分实现了将多张二维图像转化为适合PCA运算的一维向量集合[^3]。 #### 执行PCA降维 一旦拥有了准备好的数据矩阵之后，就可以调用OpenCV提供的函数来进行实际的PCA操作了： ```cpp cv::PCA pca(dataMatrix, cv::Mat(), CV_PCA_DATA_AS_ROW, componentsCount); // 获取主成分方向（特征向量） cv::Mat eigenVectors = pca.eigenvectors; // 将原始数据映射到新的子空间上 cv::Mat projectedData = pca.project(dataMatrix); ``` 这里定义了一个名为pca的对象实例，指定了输入数据、均值中心化选项以及所需保留的最大主成分数目。接着获取到了这些主要分量对应的单位正交基底——也就是所谓的“特征脸”。最后一步则是把原数据投影至这个新建立起来的空间里去。 #### 特征提取与分类识别 当完成了上述准备工作以后，便可以根据具体情况选择合适的机器学习模型来进行最终的任务执行，比如最邻近法或者其他更复杂的监督式学习算法。值得注意的是，在测试阶段也需要遵循同样的流程先做标准化变换再实施预测工作。 ```cpp // 测试图像同样要经过相同预处理过程... // 把待测样本也投射到之前求得的那个低维度空间内 cv::Mat testSampleProjected = pca.project(testImageVector); // 应用某种分类器来决定它属于哪一类目标类别 double predictedClassLabel = classifier.predict(testSampleProjected); ``` 通过这种方式能够有效地减少不必要的冗余信息干扰，提高系统的鲁棒性和效率。
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