我在使用最新的 C++ 语法与 Mat 和 PCA 类一起工作时遇到问题。较旧的 C 语法采用 IplImage* 数组作为参数来执行其处理,而当前 API 仅采用按 Column 或 Row 格式化的 Mat。我采用了 Row 方法,使用 reshape 函数来拟合我的图像矩阵以适合单行。我最终想要获取这些数据,然后使用 SVM 算法进行检测,但是当我这样做时,我的所有数据都只是一个 0 流。有人可以帮我吗?我究竟做错了什么?谢谢!
我看到了这个问题,它有点相关,但我不确定解决方案是什么。
这基本上就是我所拥有的:
vector<Mat> images; //This variable will be loaded with a set of images to perform PCA on.
Mat values(images.size(), 1, CV_32SC1); //Values are the corresponding values to each of my images.
int nEigens = images.size() - 1; //Number of Eigen Vectors.
//Load the images into a Matrix
Mat desc_mat(images.size(), images[0].rows * images[0].cols, CV_32FC1);
for (int i=0; i<images.size(); i++) {
desc_mat.row(i) = images[i].reshape(1, 1);
}
Mat average;
PCA pca(desc_mat, average, CV_PCA_DATA_AS_ROW, nEigens);
Mat data(desc_mat.rows, nEigens, CV_32FC1); //This Mat will contain all the Eigenfaces that will be used later with SVM for detection
//Project the images onto the PCA subspace
for(int i=0; i<images.size(); i++) {
Mat projectedMat(1, nEigens, CV_32FC1);
pca.project(desc_mat.row(i), projectedMat);
data.row(i) = projectedMat.row(0);
}
CvMat d1 = (CvMat)data;
CvMat d2 = (CvMat)values;
CvSVM svm;
svm.train(&d1, &d2);
svm.save("svmdata.xml");