OpenCV Записать собственные векторы PCA в файл yaml, потеряв точность?
Мне нужно сохранить объект OpenCV PCA (собственные значения, собственные векторы) для набора обучающих изображений в постоянном хранилище, которое я могу перезагрузить для тестирования позже. Я использую функцию OpenCV 2.4 Хранилища файлов XML / YAML записать мои собственные векторы и матрицы собственных значений в файл yaml. Однако при перезагрузке файла и проецировании того же входного изображения в перезагруженное пространство PCA я не получаю разницу между проекциями 0? Я верю, что теряю точность, но не могу понять, почему? Я основал свой код на ответе @Link в своем решении «Сохранение объекта pca в opencv «
int numPrincipalComponents = db.size()-1;
Mat output1, output2;
PCA pca(matrix, global_mean_vec, CV_PCA_DATA_AS_ROW, numPrincipalComponents);
pca.project(matrix.row(0), output1); //Project first image into orig. PCA
Mat eigenvalues = pca.eigenvalues.clone();
Mat eigenvectors = pca.eigenvectors.clone();
//Write matrices to pca_happy.yml
FileStorage fs("./Train/FileStore/pca_happy.yml", FileStorage::WRITE);
fs << "Eigenvalues" << eigenvalues;
fs << "Eigenvector" << eigenvectors;
fs.release();
//Load matrices from pca_happy.yml
FileStorage fs1("./Train/FileStore/pca_happy.yml", FileStorage::READ);
Mat loadeigenvectors, loadeigenvalues;
fs1["Eigenvalues"] >> eigenvalues;
fs1["Eigenvector"] >> eigenvectors;
fs1.release();
PCA pca2;
pca2.mean = global_mean_vec;
pca2.eigenvalues = loadeigenvalues;
pca2.eigenvectors = loadeigenvectors;
pca2.project(matrix.row(0), output2);
Mat diff;
absdiff(output1, output2, diff);
cout<<sum(diff)[0]<<endl;
Однако разница составляет 88,4 и должна быть 0, так как я проецирую точно такое же изображение. Нужно ли хранить каждую строку матрицы собственных векторов? Любое предложение высоко ценится!
Решение
Я допустил очень глупую ошибку при установке собственных значений, собственных векторов и средних значений или pca2!
PCA pca2;
pca2.mean = global_mean_vec;
pca2.eigenvalues = loadeigenvalues;
pca2.eigenvectors = loadeigenvectors;
Должно быть:
PCA pca2;
pca2.mean = global_mean_vec.clone();
pca2.eigenvalues = loadeigenvalues.clone();
pca2.eigenvectors = loadeigenvectors.clone();
Надеюсь, что это может помочь кому-то еще!
Другие решения
Вы правильно вычислили средний вектор?
Я сделал только две небольшие модификации: (с моей matrix)
PCA pca(matrix, Mat(), CV_PCA_DATA_AS_ROW, numPrincipalComponents);//compute mean automatically
pca2.mean = pca.mean;
и diff это ноль.
Я думаю, PCA2 должен быть:
Mat eigenvalues1,eigenvectors1;
FileStorage fs1("fileName.yml", FileStorage::READ);
//Mat loadeigenvectors, loadeigenvalues;
fs1["Eigenvalues"] >> eigenvalues1;
fs1["Eigenvector"] >> eigenvectors1;
fs1.release();
PCA pca2;
pca2.mean = pca.mean;
pca2.eigenvalues = eigenvalues1;
pca2.eigenvectors = eigenvectors1;