Найти собственные значения и собственные векторы видео с использованием OpenCV с использованием PCA

Я должен найти собственные значения и собственные векторы, используя алгоритм PCA в OpenCV (c ++). Я только изучаю OpenCV, поэтому я не знаю, как использовать класс PCA в моей программе. Я хочу знать, где я должен добавить методы PCA, чтобы узнать собственные значения и собственный вектор видео.

    #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, const char** argv)
{
//create the cascade classifier object used for the face detection
CascadeClassifier face_cascade;
//use the haarcascade_frontalface_alt.xml library
face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");

//setup video capture device and link it to the first capture device
VideoCapture captureDevice;
captureDevice.open(0);

//setup image files used in the capture process
Mat captureFrame;
Mat grayscaleFrame;
Mat trial;
int nEigens;
//create a window to present the results
namedWindow("outputCapture", 1);

//create a loop to capture and find faces
while (true)
{
//capture a new image frame
captureDevice >> captureFrame;

//convert captured image to gray scale and equalize
cvtColor(captureFrame, grayscaleFrame, CV_BGR2GRAY);
equalizeHist(grayscaleFrame, grayscaleFrame);

//create a vector array to store the face found
std::vector<Rect> faces;

//find faces and store them in the vector array
face_cascade.detectMultiScale(grayscaleFrame, faces, 1.1, 3, CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

//draw a rectangle for all found faces in the vector array on the original image
for (int i = 0; i < faces.size(); i++)
{
Point pt1(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height);
Point pt2(faces[i].x, faces[i].y);

rectangle(captureFrame, pt1, pt2, cvScalar(0, 255, 0, 0), 1, 8, 0);
}
PCA pca(captureFrame,trial, CV_PCA_DATA_AS_ROW, nEigens);

Mat data(captureFrame.rows, nEigens, CV_32FC1);
cout << nEigens;
//print the output
imshow("outputCapture", captureFrame);

//pause for 33ms
imshow("grayscaleconversion", grayscaleFrame);
waitKey(33);

}

return 0;
}