1. PCA
//初始化数据
CvMat* pData = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 ); //每一行表示一个样本
CvMat* pMean = cvCreateMat(1, 样本的维数, CV_32FC1);
CvMat* pEigVals = cvCreateMat(1, 样本的维数, CV_32FC1); //pEigVals中的每个数表示一个特征值
CvMat* pEigVecs = cvCreateMat( 样本的维数, 样本的维数, CV_32FC1); //每一行表示一个特征向量
//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 );
//选出前P个特征向量(主成份),然后投影,结果保存在pResult中
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 );
//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 );
//重构误差的计算
//计算pRecon和pData的"差"就可以了.
附:读取矩阵pData中第i行的第j个元素的方法:cvmGet( pData, i, j ).
2. CvvImage
利用CvvImage可以方便地在MFC中画图(DrawToHdc函数),但是在调用Copyof这个函数时,要写成
CvvImage img;
IplImage src;
img.Copyof( src, src->nChannels),
否则,如果写成img.Copyof(src),src是单通道的话,会出现错误!
CvvImage不仅能处理3通道,也能处理单通道。
3. IplImage和CvMat的相互转化
IplImage* img = cvLoadImage( "d:\1.jpg" );
CvMat matHearder;
CvMat* mat = cvGetMat( img, &matHearder );
int i;
for( i = 0; i < 10; i++ )
printf( "%d ", (u_char)img->imageData[i] );
printf( "n" );
for( i = 0; i < 10; i++ )
printf( "%d ", mat->data.ptr[i] );
注意:(1)有些函数并不会自动将IplImage转化为CvMat,如pca和svd的相关函数。
(2)上述转换后mat中元素的范围为[0,255],img的范围是[-128,127].
(3)要把img中的数据转换成无符号整数时,需要强制类型转换 u_char;