使用OpenCV进行主成分分析（PCA）以提取对象方向的示例（C++）

使用OpenCV的PCA在C++中提取图像对象方向

最新推荐文章于 2023-09-26 19:47:35 发布

编码实践

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文章标签： opencv c++ 人工智能 C/C++

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本文介绍了如何利用OpenCV库在C++中通过主成分分析（PCA）提取图像对象的方向。首先加载并转换图像为灰度，接着将像素值转化为一维向量，然后应用PCA，保留所有主成分。通过PCA的eigenvectors获取主成分向量，mean获取数据均值向量，以可视化表示对象方向和平均形状。

使用OpenCV进行主成分分析（PCA）以提取对象方向的示例（C++）

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的统计方法，用于将高维数据降低到较低维度的表示，同时保留尽可能多的信息。在计算机视觉领域，PCA可以用于提取对象的方向、形状等特征。本篇文章将介绍如何使用OpenCV库中的PCA类来实现这一目标。

首先，确保已经安装了OpenCV库，并创建一个新的C++项目。在项目中包含OpenCV库的头文件：

#include <opencv2/opencv.hpp>

接下来，我们将使用一个简单的示例图像来演示PCA的应用。假设我们有一张包含对象的图像，并且我们想要提取该对象的方向。我们首先加载图像并转换为灰度图像：

cv::Mat image = cv::

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基于主成分分析（PCA）的人脸识别系统实现

qq_38334677的博客

06-11

759

主成分分析是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将高维数据投影到低维空间中，保留数据的主要特征。数据中心化：减去均值，使数据的均值为零。协方差矩阵计算：计算数据的协方差矩阵，反映各特征之间的线性关系。特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。选取主成分：根据特征值大小选取前k个特征向量，作为主成分。数据投影：将原始数据投影到主成分构成的低维空间中。

使用opencv的PCA主成分分析示例

xiakj的专栏

03-17

441

opencv pca主成分分析使用样例： #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <fstream> using na...

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OpenCV实现主成分分析（PCA）

Joemt

11-09

3896

这几天将大学期间做的项目，尝试将MATLAB代码转为C++。这里对主成分做一个备忘。这里先简单说一下我对主成分的理解，就是将数据降维。一组数据间的各个元素可能存在一定的关联。比如：一组数据[1 2 3]，那么3可以由1+2表示，那么就可以用[1 2]来表示[1 2 3]这组数据，这样在实际数据处理时，就可以只用处理2维的数据，不用处理3维数据，可以提高程序效率。详细的原理讲解，网上大神们讲得

OPENCV中的PCA使用

landsuper的专栏

07-26

5273

对于PCA，一直都是有个概念，没有实际使用过，今天终于实际使用了一把，发现PCA还是挺神奇的。在OPENCV中使用PCA非常简单，只要几条语句就可以了。1、初始化数据 //每一行表示一个样本 CvMat* pData = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 ); CvMat* pMean = cvCreateMat(1, 样本的维数, CV_32FC1); //pEigVals中的每个数表示一个特征值 CvMat* pEigVals = cvCreateMat(1,

opencv——PCA（主要成分分析）数学原理推导

明月清风@的博客

05-28

1216

引言：最近一直在学习主成分分析(PCA)，所以想把最近学的一点知识整理一下，如果有不对的还请大家帮忙指正，共同学习。首先我们知道当数据维度太大时，我们通常需要进行降维处理，降维处理的方式有很多种，PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段，它主要是基于方差来提取最有价值的信息，虽然降维之后我们并不知道每一维度的数据代表什么意义，但是它将主要的信息成分保留了下来，那么PCA是如何实现的呢？本......

OpenCV统计应用-PCA主成分分析(图像完全解读)

王伟挺的专栏

05-09

7881

在图形识别方面,主成分分析(Principal Comonents Analysis,PCA)算是比较快速而且又准确的方式之一,它可以对抗图形平移旋转的事件发生,并且藉由主要特征(主成分)投影过后的数据做数据的比对,在多个特征信息里面,取最主要的K个,做为它的特征依据,在这边拿前面共变量矩阵的数据来做沿用,主成分分析使用的方法为计算共变量矩阵,在加上计算共变量矩阵的特征值及特征向量,将特征值以及所

PCA人脸识别_人脸识别_OPENCV_C++

04-14

PCA（主成分分析）人脸识别是一种基于统计学方法的人脸识别技术，它在计算机视觉和机器学习领域广泛应用。OPENCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具集，支持多种图像处理和计算机视觉算法，包括人脸识别。C++是...

opencv 主成分分析c++

最新发布

12-28

以下是使用OpenCV实现主成分分析的C++代码示例： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include using namespace cv; using namespace std; // data：输入数据 // path：数据保存路径 Mat My_PCAs(Mat data, ...

在opencv上使用c++，利用PCA对人脸进行特征提取，采用LDA进行人脸识别的代码

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【OpenCV】 主成分分析（PCA）小例子

GIS_feifei的博客

08-26

876

【纠错】《学习OpenCV3（中文版）》P153 OpenCV4.1.1 cv::PCA::operator()中flags参数 cv::PCA_DATA_AS_ROW 和 cv::PCA_DATA_AS_COL 应改为： cv::PCA::DATA_AS_ROW和cv::PCA::DATA_AS_COL 【测试代码】 #include<opencv2/opencv...

基于OpenCV的图像主成分分析

09-12

使用PCA，对单图像提取主成分分析，达到图像降维的目的，可以学习如何使用OpenCV实现PCA技术。

(八)OpenCV人脸识别_03_PCA主成分分析

01-20

PCA原理:(一个分析多维分布并且从中提取出带有最多信息量的维度子集的方法)(无监督:基于方差提取最有价值的信息) 通过对高维数据分析发现他们的相同与不同表达为一个低维数据模式主成分不变、细微损失、高维数据到低维数据 PCA:样本数据、减去均值、计算协方差矩阵(标准差、方差越大,离散程度越大)、计算特征值与特征向量、根据特征值排序保留前K个主成分特征向量、形成新的数据样本。输出数据 = 前K个特征向量组合 x 均值调整之后的数据 #include #include using namespace std; using namespace cv; double calcPCA(vector

OpenCV主成分分析(PCA)简介

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

04-21

833

OpenCV主成分分析PCA主成分分析(PCA)目标什么是PCA？特征向量和特征值如何计算？整理数据集计算经验均值计算与平均值的偏差找到协方差矩阵查找协方差矩阵的特征向量和特征值源代码解释读取图像并将其转换为二进制提取感兴趣的对象提取方向可视化结果结果 主成分分析(PCA) 目标在本教程中，您将学习如何：使用OpenCV类cv :: PCA计算对象的方向。什么是PCA？ 主成分分析（PCA）是一种统计过程，可提取数据集的最重要特征。如上图所示，请考虑您拥有一组2D点。每个维度都对应于您感兴趣的特征

主成分分析（PCA）简介 OpenCV-Python v4.7.0

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406

在这里，有些人可能会认为这些点的顺序是随机的。首先，需要将数据排列在一个大小为 n x 2 的矩阵中，其中 n 是我们拥有的数据点的数量。这意味着，与只知道点在特征 1 轴或特征 2 轴上的位置相比，如果知道点在蓝线上的位置，就能获得更多关于点的信息。事实上，在图中的点集合上运行 PCA 的结果由 2 个称为特征向量的向量组成，它们是数据集的主成分。代码会打开一幅图像，找出检测到的感兴趣物体的方向，然后通过绘制检测到的感兴趣物体的轮廓线、中心点以及关于提取方向的 x 轴和 y 轴，将结果可视化。

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youcans的博客

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主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一种基于统计的数据降维方法，又称主元素分析、主分量分析。在 Python 语言中，OpenCV 提供了 PCA 类的接口函数 **cv.PCACompute()**，**cv.PCAProject()** 和 **cv.PCABackProject()**。......

OpenCV8：主成分分析

smart boy

06-09

338

主成分分析（principle components analysis, PCA）如果成分太多，可以使用pca识别数据中的重要部分，并将其按照重要程度排序。当需要处理很大维度的特征值时，利用PCA降维，可以在不损失重要特征的同时，降低其处理复杂度。代码 import os import sys import platform import numpy as np import...

OpenCV主成分分析（PCA）及保留差异量的实例编程

CyberByte的博客

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Opencv之PCA篇

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Opencv之PCA篇PCA（principal component analysis）翻译过来就是主分量分析，是一种流行的数据降维方法。通过数据降维可以实现数据的压缩，同时方便数据分析和提高算法的处理速度。PCA的原理就是通过正交变换，最大化样本协方差阵的对角元素，最小化非对角元素。具体的介绍可以参考Shlens, J., A tutorial on principal compone

OpenCV9：核主成分分析------KPCA

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06-09

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核主成分分析：将非线性分类转换为线性分类 # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals import numpy as np import platform import sys import sklearn.datasets as sd import sklearn.cluster as sc import sk...