난 opencv2.3과 android 2.2에 문제가있다. 나는 얼굴을 찍고 PCACompute와 PCAProjet을 가지고 10 개의 이미지 세트를 가지고 있는데, 나는 PCA의 부분 공간을 계산하고 그 이미지를 이 부분 공간. 그래서 고유 벡터가있는 매트, 평균값을 갖는 매트 및 매트 결과가 있습니다. 내 질문은 : 새로운 이미지로 어떻게 얼굴 인식을
크기가 128x128 인 OpenCV (Python)를 통해 테스트 이미지 집합을로드하고이를 벡터 (1, 128x128)로 바꿔서 모두 모아서 PCA를 계산합니다. 나는 새로운 CV2 libaries를 사용하고 있습니다 ... 코드 : import os
import cv2 as cv
import numpy as np
matrix_test = None
OpenCV에서 PCA에 대해 명확하게 설명하고자합니다. 데이터의 두 행 (A, B)이 있다고 가정합니다. A I가 데이터에 무엇을해야하는지 3 8 7 내가 OpenCV의에서 PCA 모델을 만들고 싶었 경우 B 2 3 4 5 ? 수단을 빼야합니까 (예 : 데이터 요소에서 A의 평균을 뺍니다) 또는 PCA 함수가이를 수행합니까? 누군가 OpenCV PCA가
저는 PCA를 사용하여 이미지의 특징 벡터 크기를 줄이는 얼굴 인식 프로젝트를 진행하고 있습니다. 문제는 교육 과정에서 모든 교육 이미지를 통합하여 PCA 개체를 만드는 것입니다. 이제 테스트하는 동안 이전에 얻은 PCA 객체가 필요합니다. PCA 객체를 파일에 쓰는 방법을 알아낼 수 없어 테스트 중에 사용할 수 있습니다. 한 가지 대안은 파일에 고유 벡터
의 다항식을 해결, PCA의 원리는 매우 간단하다 : 계산 데이터 벡터 '공분산 행렬 C. 행렬 E ** C의 고유 값을 찾는 = 0 - 는 DET (E *** I C)를 해결. 행렬 계산 의 고유 벡터 (그 고유 값으로부터). 첫 번째 : 설명이 맞습니까? SECOND 다음 다항식 DET의 기계 해결 상관 알고리즘 ( C - E *** I) = 0? 이것
저는 얼굴 인식 프로젝트를 진행하고 있으며 PCA 부분 공간에 투영 할 때 문제가 있습니다. 크기가 조정 된 이미지가 포함 된 매트 벡터를 크기 조정 이미지에 전달하면 이미지를 투영 한 다음 제대로 작동하는지 재구성하지만 '캠'창에있는 모든 이미지는 회색입니다 (모두 같은 색). 내가 뭘 잘못하고 있는지 모르겠다. 나는이 게시물의 중복 생각 void doP
나는 이진 numpy 배열을 가지고 있으며 연결된 영역에 scipy.ndimage라는 레이블을 붙였다. 각 분류 섹션의 편심을 추정 할 수있는 전화가 있습니까? 편집 : 내가 찾아 더 이상 그들이 폭보다있는 라벨 섹션을 토스하는 기준을 개발하기 위해 노력하고있어. 다음 배열에서는 7을 유지하고 3을 버리고 싶을 수도 있습니다. 3 3 0 0 0 0
3 3
서로 다른 차원의 데이터 포인트가 있으며 중복 포인트를 제거 할 수 있도록 데이터 포인트를 비교하고 싶습니다. PCA를 사용하여 동일한 치수의 점을 만들려고했지만 PCA가 치수를 줄이는 것이 문제 였지만 결과 포인트가 내가 가진 점과 다르므로 각 치수의 의미를 잃어 버렸습니다. 그렇게 할 수있는 다른 방법. 다른 말로하면, 다른 차원의 점 사이를 비교할 수