OpenCV中的PCA以及如何准备数据？

Question

我只是想澄清一下OpenCV中的PCA。假设我有两行数据（A，B）。

A 3 8 7

B 2 4 5

如果我想在OpenCV中创建PCA模型，我该如何处理数据？我是否必须减去均值（例如从数据点中减去A的平均值）或者PCA函数是否这样做？

有人说OpenCV PCA期望数据被标准化（在0和1之间）。如果是这样，我该如何规范化？

希望有人可以为我澄清这一点，因为OpenCV中的PCA在网络上的记录非常糟糕。

干杯...

Answer 1

OpenCV中的PCA数据需要不才能进行标准化。但是如果你已经有了平均值（从一些previuos计算），你可以将它发送到PCACompute（）函数来加快它。

OpenCV refman：

  

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

     

  
• data - 输入样本存储为矩阵行或矩阵列。
  
• mean - 可选的平均值。如果矩阵为空（noArray（）），则计算平均值   来自数据。
  

有一篇关于数据规范化的文章on Wikipedia。

有关完整文档，请查看应该位于安装的doc /文件夹中的opencv.pdf文件。在某些版本中，它名为opencv2refman.pdf

还试图找到Gary Bradsky撰写的“学习OpenCV”这本书，它不仅仅是为了解读。