使用 OpenCV 的 PCACompute 功能

Question

我正在尝试使用 OpenCV for Android 实现带有特征脸的面部识别。

我有一组训练图像，它们都是 100x100 像素的灰度图像。我目前正在使用 Highgui.imread 来读取这些图像，因此每个图像都是一个宽高为 100 的 Mat。我正在尝试使用 Core.PCACompute 函数来查找这组图像的主成分。

public static void PCACompute(Mat data, Mat mean, Mat eigenvectors, int maxComponents)

所以我的问题是：第一个参数（Mat 数据）需要具有哪些维度？即使 data 只是一个 Mat，是否可以将一组多个图像传递给它？

还是我做错了，这不是用于特征脸的正确功能？我见过的一个教程使用了一个名为 cvCalcEigenObjects 的 C++ 函数，但我找不到等效的 Java 方法...

Answer 1

该函数需要一个 Mat 作为输入。但是可以传数据like this：

1711        public void testPCAComputeMatMatMat() {
1712            Mat data = new Mat(3, 4, CvType.CV_32F) {
1713                {
1714                    put(0, 0, 1, 2, 2, 4);
1715                    put(1, 0, 2, 4, 4, 8);
1716                    put(2, 0, 3, 6, 6, 12);
1717                }
1718            };
1719            Mat mean = new Mat();
1720            Mat vectors = new Mat();
1721    
1722            Core.PCACompute(data, mean, vectors);
1723    
1724            Mat mean_truth = new Mat(1, 4, CvType.CV_32F) {
1725                {
1726                    put(0, 0, 2, 4, 4, 8);
1727                }
1728            };
1729            Mat vectors_truth = new Mat(3, 4, CvType.CV_32F, new Scalar(0)) {
1730                {
1731                    put(0, 0, 0.2, 0.4, 0.4, 0.8);
1732                }
1733            };
1734            assertMatEqual(mean_truth, mean, EPS);
1735            assertMatEqual(vectors_truth, vectors, EPS);
1736        }

要开始使用面部识别，我建议使用 doc，因为它解释了 what PCA does。

而this link 提供了一些信息和源代码，用于使用图像进行简单的人脸识别进行训练。