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我有一个图像。我需要确定图像方差最小的轴。一些阅读和搜索使我得出结论，主成分分析（PCA）是最好的选择。任何人都可以帮助我根据其主轴定位图像吗？由于我最近被介绍给 matlab，我发现它有点困难。图像示例如下。我正在尝试旋转图像以便生成直方图。

在此处输入图像描述

我还没有使用 PCA，因为我当前的代码如下所示

enter code here
I2='image'
I11= bwlabel(I2);
OBB = imOrientedBox(I11);
obbsize=[];
for i=1:size(OBB,1)
   obbsize=[obbsize,OBB(i,3)*OBB(i,4)];
end
[a,i]=max(obbsize);
I11=(imrotate(I2,OBB(i,5)));
imshow(I11,[])

[pks,locs] =findpeaks(sum(I11,2));
[M1,Indx1] = max(pks);
imshow(I11(1:locs(Indx1),1:size(I11,2)),[])
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使用构建您的 PCA 转换矩阵。C 是你的变换或旋转矩阵，它将把它变换到你的最高方差方向。

[C,~,~,~,explained] = pca( data );

如果您希望截断组件（例如 1-5 个组件），请移除 PC。如果您不需要截断/减少维度，请忽略此步骤。

C = C(:,1:5);

使用转换创建转换后的数据C。数据现在将位于新的转换空间中，第一维是最大方差，第二个暗淡是第二大方差，依此类推。由于您正在寻找最小方差，即最后一维

tfData = data * C;

在这个新的转换空间中相应地处理您的数据。要获得您的逆变换并将其放回原始空间，请使用以下内容。

origAxisData = tfData * C';

转置操作与逆变换C'的逆操作相同，inv(C)因为它是正交的，如此处所述。然而，转置比逆计算要快得多，特别是对于高维度。

您可以通过绘制 C 的列来绘制主成分/轴/内核，如下所示。

for i = 1:length(end)
    figure; plot( C(:,1) );
end
于 2015-04-24T16:42:03.120 回答