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OpenCV3.0 Examples学习笔记(18)-pca.cpp-PCA类实现降维处理

2019-11-08 18:46:52
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这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理。目录简介Example运行截图Example分析Example代码简介本文记录了对OpenCV示例pca.cpp的分析。资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/d2/dc0/pca_8cpp-example.html这个示例主要演示了如何使用OpenCV完成PCA降维操作。PCA(PRincipal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。本文主要讨论OpenCV的示例pca.cpp,不涉及具体数学原理,如果读者想进一步了解PCA原理可以参考PCA的数学原理。示例涉及PCA类构造函数,project函数,backProject函数,和Mat类reshape函数,convertTo函数的使用。
PCA构造函数PCA类是OpenCV实现主要成分分析的类,在人脸识别等机器学习的项目中大量应用,使用前需要先实例化对象。函数原型:PCA(InputArray data, InputArray mean, int flags, int maxComponents = 0);PCA(InputArray data, InputArray mean, int flags, double retainedVariance);参数说明:data:需要PCA的数据,每一行(列)表示一个样本;mean:平均值;如果矩阵是空的(noArray()),则从数据计算; flags:操作标志,具体参数如下:                            DATA_AS_ROW :每一行表示一个样本;                            DATA_AS_COL :每一列表示一个样本;maxComponents :PCA应保留的最大组件数;默认情况下,所有组件都保留;retainedVariance:PCA应保留的方差百分比。使用这个参数将让PCA决定保留多少组件,但它将始终保持至少2。 
PCA::project函数该函数的作用是将输入数据vec(该数据是用来提取PCA特征的原始数据)投影到PCA主成分空间中去,返回每一个样本主成分特征组成的矩阵。因为经过PCA处理后,原始数据的维数降低了,因此原始数据集中的每一个样本的维数都变了,由改变后的样本集就组成了本函数的返回值。函数原型:Mat project(InputArray vec) const;参数说明:vec:参与投影(降维)的数据PS:如果选择DATA_AS_ROW,每一行表示一个样本,则vec也需要按此
 
PCA::backProject函数一般调用backProject()函数前需调用project()函数,因为backProject()函数的参数vec为经过PCA投影降维过后的矩阵。 因此backProject()函数的作用就是用vec来重构原始数据集(关于该函数的本质数学实现暂时还不是很了解)。函数原型:Mat backProject(InputArray vec) const;参数说明:vec:参与反投影(反降维)的数据
Mat类是OpenCV 2.0以来主要的数据类型,之前在同系列博客OpenCV3.0 Examples学习笔记(3)-cout_mat.cpp中略有涉及,示例主要涉及reshape函数,convertTo函数
Mat::reshape函数该函数会为当前矩阵创建一个新的矩阵头(指针),新的矩阵拥有不同的尺寸或者不同的通道数,其优点在于运算复杂度为O(1),不用复制矩阵数据.正是因为不用复制数据,所以在转变过程中要保证原数据矩阵在数据上的连续性(这里的连续性是相对于原矩阵来说)函数原型:Mat reshape(int cn, int rows=0) const;参数说明:cn:新的通道数;如果cn值为0表示变换前后通道数不变rows:新的行数;如果rows值为0表示变换后矩阵的行数不变
Mat::convertTo函数这个函数提供点算子(像素变换)能力,通过增益(alpha)和偏置(beta)参数对图像进行调整,我们也可以使用它完成亮度(beta)和对比度(alpha)的调整,其公式如下函数原型:void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;参数说明:m:输出矩阵;如果在使用前没有声明或需要修改,会自行分配(需要赞美的能力!)。 rtype:新的矩阵类型。因此也有人使用这个函数进行类型转换alpha:增益参数,对比度beta:偏置参数,亮度PS:convertTo属于Mat的成员函数。PS2:saturate_cast用于防止溢出,结果小于0则转为0,大于255,则转为255。
示例涉需要通过命令行存入一个txt格式输入文件,其格式如下:
C:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s1/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s2/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s3/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s4/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s5/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s6/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s7/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s8/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s9/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s10/1.pgmC:/Mysher/OpenCV/opencv310/opencv/sources/samples/data/att_faces/s11/1.pgm
下载地址:http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.htmlExample运行截图
Example分析0.全局函数和变量0.1read_imgList函数,从txt文件中加载pgm格式图像static void read_imgList(const string& filename, vector<Mat>& images) {    std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in);    if (!file) {        string error_message = "No valid input file was given, please check the given filename.";        CV_Error(Error::StsBadArg, error_message);    }    string line;    while (getline(file, line)) {        images.push_back(imread(line, 0));    }}注意:(1)示例中采用的样本格式为pgm,具体见参考资料7.《PGM格式图像详解及处理方法》(2)getline函数,从输入流中读入字符具体见参考资料8.《C++ getline的使用》0.2formatImagesForPCA函数,将所有图像存入一个Mat中,每一行表示一个样本 static  Mat formatImagesForPCA(const vector<Mat> &data) {    Mat dst(static_cast<int>(data.size()), data[0].rows*data[0].cols, CV_32F);    for(unsigned int i = 0; i < data.size(); i++)    {        //Mat image_row = data[i].clone().reshape(1,1);        Mat image_row = data[i].clone().reshape(1,1);        Mat row_i = dst.row(i);        image_row.convertTo(row_i,CV_32F);        //Mat tmp(1,data[0].rows*data[0].cols, CV_32F);        //image_row.convertTo(tmp,CV_32F);    }    return dst;}注意:(1)Mat::reshape,创建一个新的头,示例中将所有图像存入一个Mat,其每一行都包含一个完整的样本信息,此处通过reshape将图像的Mat转换为1行1列的向量;(2)Mat::convertTo,类型转换,示例中只是用于复制;其中关于Mat的应用具体间参考资料9.《opencv中关于reshape, repeat初步认识》0.3toGrayscale函数,将数据转换为可以显示的灰度图像格式static Mat toGrayscale(InputArray _src) {    Mat src = _src.getMat();    // only allow one channel    if(src.channels() != 1) {        CV_Error(Error::StsBadArg, "Only Matrices with one channel are supported");    }    // create and return normalized image    Mat dst;    cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);    return dst;}0.4params结构体,用于滑动条响应函数传递参数struct params{    Mat data;    int ch;    int rows;    PCA pca;    string winName;};0.5onTrackbar函数,响应滑动条操作,先将第一个样本投影到新的基(降维),再反投影,最后灰度化static void onTrackbar(int pos, void* ptr){    cout << "Retained Variance = " << pos << "%   ";    cout << "re-calculating PCA..." << std::flush;    double var = pos / 100.0;    struct params *p = (struct params *)ptr;    p->pca = PCA(p->data, cv::Mat(), PCA::DATA_AS_ROW, var);    Mat point = p->pca.project(p->data.row(0));    Mat reconstruction = p->pca.backProject(point);    reconstruction = reconstruction.reshape(p->ch, p->rows);    reconstruction = toGrayscale(reconstruction);    imshow(p->winName, reconstruction);    cout << "done!   # of principal components: " << p->pca.eigenvectors.rows << endl;}1.main函数1.1在命令行中获取写有文件列表的文档    if (argc != 2) {        cout << "usage: " << argv[0] << " <image_list.txt>" << endl;        exit(1);    }1.2将文档目录存入变量    // Get the path to your CSV.    string imgList = string(argv[1]);1.3声明存储图像Mat对象的向量    // vector to hold the images    vector<Mat> images;1.4调用全局函数read_imgList,从txt文件中加载pgm格式图像    // Read in the data. This can fail if not valid    try {        read_imgList(imgList, images);    } catch (cv::Exception& e) {        cerr << "Error opening file /"" << imgList << "/". Reason: " << e.msg << endl;        exit(1);    }1.5判断如果读取的图像少于2,则返回    // Quit if there are not enough images for this demo.    if(images.size() <= 1) {        string error_message = "This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!";        CV_Error(Error::StsError, error_message);    }1.6将所有图像存入一个Mat中,每一行表示一个样本    // Reshape and stack images into a rowMatrix    Mat data = formatImagesForPCA(images);1.7创建PCA对象    // perform PCA    PCA pca(data, cv::Mat(), PCA::DATA_AS_ROW, 0.95); // trackbar is initially set here, also this is a common value for retainedVariance1.8先将第一个样本投影到新的基(降维),再反投影,最后灰度化    // Demonstration of the effect of retainedVariance on the first image    Mat point = pca.project(data.row(0)); // project into the eigenspace, thus the image becomes a "point"    Mat reconstruction = pca.backProject(point); // re-create the image from the "point"    reconstruction = reconstruction.reshape(images[0].channels(), images[0].rows); // reshape from a row vector into image shape    reconstruction = toGrayscale(reconstruction); // re-scale for displaying purposes1.9创建窗口    // init highgui window    string winName = "Reconstruction | press 'q' to quit";    namedWindow(winName, WINDOW_NORMAL);1.10记录参数    // params struct to pass to the trackbar handler    params p;    p.data = data;    p.ch = images[0].channels();    p.rows = images[0].rows;    p.pca = pca;    p.winName = winName;1.11创建滑动条    // create the tracbar    int pos = 95;    createTrackbar("Retained Variance (%)", winName, &pos, 100, onTrackbar, (void*)&p);1.12显示结果,如果键盘按键q响应,则推出    // display until user presses q    imshow(winName, reconstruction);    int key = 0;    while(key != 'q')        key = waitKey();参考资料:1.《Opencv起步之主成分分析(PCA)》2.《reshape函数—— Matlab和opencv的reshape函数 不同点》3.《PCA的数学原理》4.《矩阵加个角标T》5.《PCA算法学习_1(OpenCV中PCA实现人脸降维)》6.《Stanford机器学习---第十讲. 数据降维    》7.《PGM格式图像详解及处理方法》8.《C++ getline的使用》9.《opencv中关于reshape, repeat初步认识》10.《opencv中Mat类型转换 ConvertTo》11.《PCA算法学习_1(OpenCV中PCA实现人脸降维)》12.《有个PCA的东西》13.《cv::PCA Class Reference》14.《OpenCV中cv::Mat字节对齐方法》
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