PCL在MatLab中究竟返回了什么？

Question

I = double(image1Cropped);
X = reshape(I,size(I,1)*size(I,2),3 );
coeff1 = pca(X);

以上3行代码究竟发生了什么？ 为什么在进入重塑之前将图像转换为双重图像？ 重塑的目的是什么？ 从pca(X)返回的内容是什么？ 我可以使用coeff1来比较图片（例如，比较面孔）吗？

Answer 1

从PCA，返回主要成员。当然。

查看文档或任何在线课程，了解PCA是什么。

由于PCA是一种数学工具，它需要浮点数据才能工作，这就是为什么第一行中有double，它正在转换数据（很可能是uint8 ）到浮点数据。

reshape正在将您的图片重塑为size(I,1)*size(I,2),3的巨大矩阵，因此每X(ii,:)个长度为3个。

我的猜测是图像是RGB图像，并且此代码试图获得＆＃34;主要颜色＆＃34;图像。代码所做的是将数据转换为3个值的点，红色，绿色和蓝色（与普通XYZ相对），然后获取图像的主要成分。主要成分将是＆＃34;主要的3种颜色（RGB的组合）＆＃34;在图像中。

如果您搜索＆＃34; RGB图像的PCA＆＃34;在Google上，您可以找到有关如何/为何如此操作的大量信息。