opencv学习之路(39)、PCA

时间:2022-12-10 20:31:55

一、PCA理论介绍

网上已经有许多介绍pca原理的博客,这里就不重复介绍了。详情可参考

http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401

opencv学习之路(39)、PCA

计算过程

opencv学习之路(39)、PCA

数据互换

opencv学习之路(39)、PCA

二、opencv代码

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std; void calcPCAOrientation(vector<Point>&pts, Mat &image){
int size = static_cast<int>(pts.size());//static_cast强制类型转换
Mat data_pts = Mat(size,,CV_64FC1);//size个对象,2个维度(即平面坐标x,y)
for (int i = ; i < size; i++)
{
data_pts.at<double>(i, ) = pts[i].x;
data_pts.at<double>(i, ) = pts[i].y;
}
//执行PCA的一系列步骤:样本数据-均值,算协方差,算特征值和特征向量……
PCA pca(data_pts, Mat(), CV_PCA_DATA_AS_ROW);
//获取均值(中心)位置
Point cnt = Point(static_cast<int>(pca.mean.at<double>(, )),
static_cast<int>(pca.mean.at<double>(, )));
circle(image,cnt,,Scalar(,,),,,); vector<Point2d>vecs();
vector<double>vals();
for (int i = ; i < ; i++)
{
vals[i] = pca.eigenvalues.at<double>(i, );//特征值
cout << "第" << i << "个特征值:" << vals[i]<<endl;
vecs[i] = Point2d(pca.eigenvectors.at<double>(i, ), //特征向量
(pca.eigenvectors.at<double>(i, )));
}
Point p1 = cnt + 0.02*Point(static_cast<int>(vecs[].x*vals[]), static_cast<int>(vecs[].y*vals[]));
Point p2 = cnt - 0.05*Point(static_cast<int>(vecs[].x*vals[]), static_cast<int>(vecs[].y*vals[])); line(image, cnt, p1, Scalar(, , ), , , );
line(image, cnt, p2, Scalar(, , ), , , ); double angle = atan2(vecs[].y,vecs[].x);
cout << "angle:" << * (angle / CV_PI)<<endl;
} void main()
{
Mat src = imread("E://2.jpg");
imshow("src", src);
Mat gray, binary;
cvtColor(src, gray,CV_BGR2GRAY);
threshold(gray, binary,,, THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自动阈值:OTSU找到一个它认为最好的阈值
//imshow("binary", binary); //轮廓提取
vector<Vec4i>hierarchy;
vector<vector<Point>>contours;
findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_NONE);//查找所有轮廓,存储所有轮廓点
Mat result = src.clone();//复制,不随原图改变
for (int i = ; i < contours.size(); i++)
{
double area = contourArea(contours[i]);
if (area>1e5 || area < 1e2) continue;//面积大于10^5或者小于10^2的轮廓,不要
drawContours(result, contours, i, Scalar(, , ), , ); calcPCAOrientation(contours[i], result);//调用PCA
}
imshow("contours result", result); waitKey();
}

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