我正在使用cv :: PCA类进行人脸识别项目。我将面部照片转换为一个行向量，将它们连接到一个大数组并输入到pca，以获得一个新的空间，我可以尝试使用距离进行识别。问题是，每次启动程序时从头开始计算pca都非常耗时（差不多五分钟）。我发现我需要将计算出的pca保存到硬盘驱动器，并在我再次启动程序时加载它。这就是问题所在。我可以看到，cv :: PCA中的所有cv :: Mat对象都是CV_32F类型。当我尝试将其保存为普通图片时，它会转换为8位图像，并且会丢失一些数据。当我使用XML / YAML持久性时，生成的文件非常大，数据也会丢失（我保存了它，加载到另一个结构并运行cerr<<sum(pca_orginal.mean==pca_loaded.mean)[0]<<endl来检查区别有多大）。现在我正在尝试将std::ofstream::write与std::ofstream::binary标记和istream::read一起使用，但存在一些类型问题（out.write(_pca.mean.data,_pca.mean.rows*_pca.mean.cols*4/*CV_32F->4*CV_8U*/\);生成error: no matching function for call to ‘std::basic_ofstream<char, std::char_traits<char> >::write(uchar*&, int)。我已经还听说过openexr库及其文件格式，但我宁愿避免使用其他库。我正在使用OpenCV 2.3.1和OpenCV 2.2。
修改：
对不起，我很抱歉。我误读了cv::Mat operator==描述，并认为它的工作原理与之相反，因此sum(pca_orginal.mean==pca_loaded.mean)[0]给出0是可能的结果，而不是最好的结果。这意味着XML / YML除了生成大文件外还可以正常工作。此外，在使用c风格的转换后，我能够使二进制流工作，但生成的文件也很大（超过150MB）。
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在C接口中，有用于保存任意矩阵的函数cvSave和cvLoad。也可能是C ++接口对应物。