注册 登录  
 加关注
   显示下一条  |  关闭
温馨提示!由于新浪微博认证机制调整,您的新浪微博帐号绑定已过期,请重新绑定!立即重新绑定新浪微博》  |  关闭

慵懒的乌龟

——若有,且珍惜~

 
 
 

日志

 
 

OpenCV 中的PCA算法(cvCalcPCA)  

2012-05-20 15:05:16|  分类: opencv 学习 |  标签: |举报 |字号 订阅

  下载LOFTER 我的照片书  |

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, min(总的样本数,样本的维数), CV_32FC1);

//每一行表示一个特征向量

CvMat* pEigVecs = cvCreateMat( min(总的样本数,样本的维数), 样本的维数, CV_32FC1);

2、PCA处理,计算出平均向量pMean,特征值pEigVals和特征向量pEigVecs

cvCalcPCA( pData, pMean, pEigVals, pEigVecs, CV_PCA_DATA_AS_ROW );

3、选出前P个特征向量(主成份),然后投影,结果保存在pResult中,pResult中包含了P个系数

CvMat* pResult = cvCreateMat( 总的样本数, PCA变换后的样本维数(即主成份的数目), CV_32FC1 );

cvProjectPCA( pData, pMean, pEigVecs, pResult );

4、 重构,结果保存在pRecon中

CvMat* pRecon = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 );

cvBackProjectPCA( pResult, pMean, pEigVecs, pRecon );

5、重构误差的计算

计算pRecon和pData的"差"就可以了.

使用时如果是想用PCA判断“是非”问题,则可以先用正样本计算主成分,判断时,对需要判断得数据进行投影,然后重构,计算重构出的数据与原数据的差异,如果差异在给定范围内,可以认为“是”。

如果相用PCA进行分类,例如对数字进行分类,则先用所有数据(0-9的所有样本)计算主成分,然后对每一类数据进行投影,计算投影的系数,可简单得求平均。即对每一类求出平均系数。分类时,将需要分类得数据进行投影,得到系数,与先前计算出得每一类得平均系数进行比较,可判为最接近得一类。当然这只是最简单得使用方法。

转载: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b9b714a0100hc8o.html

  评论这张
 
阅读(5696)| 评论(0)
推荐 转载

历史上的今天

评论

<#--最新日志,群博日志--> <#--推荐日志--> <#--引用记录--> <#--博主推荐--> <#--随机阅读--> <#--首页推荐--> <#--历史上的今天--> <#--被推荐日志--> <#--上一篇,下一篇--> <#-- 热度 --> <#-- 网易新闻广告 --> <#--右边模块结构--> <#--评论模块结构--> <#--引用模块结构--> <#--博主发起的投票-->
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

页脚

网易公司版权所有 ©1997-2018