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opencv - OpenCV 中的 PCA 以及如何准备数据？

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 21:28:25

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我只想澄清一些关于 OpenCV 中的 PCA 的事情。假设，我有两行数据(A，B)。

一个 3 8 7

B 2 4 5

如果我想在 OpenCV 中创建 PCA 模型，我必须对数据做些什么？我是否必须减去均值(例如，从其数据点中减去 A 的均值)或 PCA 函数是否执行此操作？

有人说 OpenCV PCA 期望数据被归一化(在 0 和 1 之间)。如果是这样，我该如何正常化？

希望有人能为我澄清这一点，因为 OpenCV 中的 PCA 在网上的记录非常糟糕。

干杯...

最佳答案

OpenCV 中用于 PCA 的数据需要不归一化。但是，如果您已经有了平均值(来自一些以前的计算)，您可以将它发送到 PCACompute() 函数以加快计算速度。

OpenCV 裁判员:

PCACompute(data[, mean[, eigenvectors[, maxComponents ]]]) !mean, eigenvectors Parameters

data – Input samples stored as the matrix rows or as the matrix columns.

mean – Optional mean value. If the matrix is empty ( noArray() ), the mean is computed from the data.

关于数据规范化有一篇很好的文章on Wikipedia .

要获得完整的文档，请查看应该位于您安装的 doc/文件夹中的 opencv.pdf 文件。在某些版本中，它被命名为 opencv2refman.pdf

并尝试找到 Gary Bradsky 撰写的“学习 OpenCV”一书，它的解释非常好。

关于opencv - OpenCV 中的 PCA 以及如何准备数据？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8018221/

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