3

MatクラスとPCAクラスで最新のC++構文を使用してPCAとEigenfacesを機能させるのに問題があります。古いC構文は、処理を実行するためのパラメーターとしてIplImage *の配列を取り、現在のAPIは、列または行でフォーマットされたマットのみを取ります。reshape関数を使用して行アプローチを採用し、画像のマトリックスを1行に収めました。最終的にこのデータを取得し、SVMアルゴリズムを使用して検出を実行したいのですが、そうすると、すべてのデータは0のストリームになります。誰かが私を助けてくれますか？私は何が間違っているのですか？ありがとう！

私はこの質問を見ました、そしてそれは幾分関連しています、しかし私は解決策が何であるかわかりません。

これは基本的に私が持っているものです：

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");
4

3 に答える 3

9

エタリオンが言ったことは正しい。

列または行をコピーするには、常に次のように記述する必要があります。

Mat B = mat.col(i);
A.copyTo(B);

次のプログラムは、OpenCVでPCAを実行する方法を示しています。平均画像と最初の3つの固有顔が表示されます。そこで使用した画像はhttp://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.htmlから入手できます。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

using namespace std;
using namespace cv;

Mat normalize(const Mat& src) {
    Mat srcnorm;
    normalize(src, srcnorm, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);
    return srcnorm;
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    vector<Mat> db;

    // load greyscale images (these are from http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html)
    db.push_back(imread("s1/1.pgm",0));
    db.push_back(imread("s1/2.pgm",0));
    db.push_back(imread("s1/3.pgm",0));

    db.push_back(imread("s2/1.pgm",0));
    db.push_back(imread("s2/2.pgm",0));
    db.push_back(imread("s2/3.pgm",0));

    db.push_back(imread("s3/1.pgm",0));
    db.push_back(imread("s3/2.pgm",0));
    db.push_back(imread("s3/3.pgm",0));

    db.push_back(imread("s4/1.pgm",0));
    db.push_back(imread("s4/2.pgm",0));
    db.push_back(imread("s4/3.pgm",0));

    int total = db[0].rows * db[0].cols;

    // build matrix (column)
    Mat mat(total, db.size(), CV_32FC1);
    for(int i = 0; i < db.size(); i++) {
        Mat X = mat.col(i);
        db[i].reshape(1, total).col(0).convertTo(X, CV_32FC1, 1/255.);
    }

    // Change to the number of principal components you want:
    int numPrincipalComponents = 12;

    // Do the PCA:
    PCA pca(mat, Mat(), CV_PCA_DATA_AS_COL, numPrincipalComponents);

    // Create the Windows:
    namedWindow("avg", 1);
    namedWindow("pc1", 1);
    namedWindow("pc2", 1);
    namedWindow("pc3", 1);

    // Mean face:
    imshow("avg", pca.mean.reshape(1, db[0].rows));

    // First three eigenfaces:
    imshow("pc1", normalize(pca.eigenvectors.row(0)).reshape(1, db[0].rows));
    imshow("pc2", normalize(pca.eigenvectors.row(1)).reshape(1, db[0].rows));
    imshow("pc3", normalize(pca.eigenvectors.row(2)).reshape(1, db[0].rows));

    // Show the windows:
    waitKey(0);
}

（上記の元の質問のように）行ごとにマトリックスを作成する場合は、代わりにこれを使用してください。

// build matrix
Mat mat(db.size(), total, CV_32FC1);
for(int i = 0; i < db.size(); i++) {
    Mat X = mat.row(i);
    db[i].reshape(1, 1).row(0).convertTo(X, CV_32FC1, 1/255.);
}

PCAのフラグを次のように設定します。

CV_PCA_DATA_AS_ROW

機械学習について。OpenCV C ++ APIを使用した機械学習に関するドキュメントを作成しました。このドキュメントには、サポートベクターマシンを含むほとんどの分類器の例が含まれています。たぶんあなたはそこでいくつかのインスピレーションを得ることができます：http ：//www.bytefish.de/pdf/machinelearning.pdf 。

于 2011-04-19T18:52:34.297 に答える
4 
data.row(i) = projectedMat.row(0);

これは機能しません。operator=は浅いコピーです。つまり、実際にはデータはコピーされません。使用する

cv::Mat sample = data.row(i); // also a shallow copy, points to old data!
projectedMat.row(0).copyTo(sample);

以下についても同じです。

desc_mat.row(i) = images[i].reshape(1, 1);
于 2011-02-12T00:08:44.863 に答える
0

svnheadで新しくチェックインされたテストを確認することをお勧めします

modules / core / test / test_mat.cpp

ここでオンライン：https ：//code.ros.org/svn/opencv/trunk/opencv/modules/core/test/test_mat.cpp

古いcと新しいc++のPCAの例があります

お役に立てば幸いです。

于 2011-02-11T23:44:04.660 に答える