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我在 Ubuntu Opencv 工作。我正在尝试对单个图像进行 PCA 分析。我采用 3 通道图像并将其更改为具有 3 列和 r*c 行数的单通道图像。r 和 c 是行和原始图像的列。当我在 PCA 上进行反投影后尝试显示重建图像时，它给了我一个绿色图像。这是我的代码

Mat pcaset=cvCreateMat(image->height*image->width,image->nChannels,CV_8UC1);
for(int i=0;i<image->height;i++)
    {
        for(int j=0;j<image->width;j++)
        {
            for(int k=0;k<image->nChannels;k++)
            (ptrpcaset+i*pcaset.step)[k]=((ptrimage+i*image->widthStep)[3*j+k]);

       }

    }
int nEigens=3;
    Mat databackprojected;
    PCA pca(pcaset,Mat(),CV_PCA_DATA_AS_ROW,nEigens);
    Mat dataprojected(pcaset.rows,nEigens,CV_8UC1);
    pca.project(pcaset,dataprojected);
    pca.backProject(dataprojected,databackprojected);
    Mat backprojectnorm;//(databackprojected.rows,nEigens,CV_8UC1);
    normalize(databackprojected,backprojectnorm,0,255,NORM_MINMAX,-1);
    Mat finaldataafterreshaping(image->height,image->width,CV_8UC3);
    uchar* finalptr=(uchar*)finaldataafterreshaping.data;
    uchar* ptrnorm=(uchar*)backprojectnorm.data;

    int x=0,y=0,i=0;

    while(i<backprojectnorm.rows)
    {
        while(x<image->height)
        {
            while(y<image->width)
            {
                for(int k=0;k<image->nChannels;k++)
                {
                    (finalptr+x*finaldataafterreshaping.step)[3*y+k]=(ptrnorm+i*backprojectnorm.step)[k];
                }
                y=y+1;i=i+1;
            }
            x=x+1;y=0;
        }
    }
imshow("Reconstructed data",finaldataafterreshaping);
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您需要进行以下更改：

(ptrpcaset+(j + i*image->width)*pcaset.step)[k]=((ptrimage+i*image->widthStep)[3*j+k]);

因为您在转换数据时没有考虑 j 坐标，因此最后您只将图像的最后一行保存在新矩阵中。

当您重塑数据时，您需要执行以下操作：

float* val = (float*)&(ptrnorm+i*backprojectnorm.step)[(k*4)];
(finalptr+x*finaldataafterreshaping.step)[3*y+k]=*val;

因为你得到的矩阵是 typefloat而不是uchar. 所以你需要某种转换。我不确定这样做是否是个好主意，但它确实有效。我建议你看看 OpenCV 2 的 C++ API，它可以更好地处理这些事情。

while(i<backprojectnrom.rows)此外，不需要整个循环。

于 2012-04-12T08:29:44.430 回答