包 org.opencv.face

类 EigenFaceRecognizer

    • 构造函数详细信息

      • EigenFaceRecognizer

        protected EigenFaceRecognizer​(long addr)

    • 方法详细信息

      • create

        public static EigenFaceRecognizer create​(int num_components,
                                         double threshold)
        参数
        num_components - 为此主成分分析保留的组件数（读作：特征脸）。提示：没有规则说明应该保留多少个组件（读作：特征脸）才能获得良好的重建能力。它基于您的输入数据，因此请尝试不同的数字。保留 80 个组件几乎总是足够的。
        threshold - 预测中应用的阈值。### 注释
        • 训练和预测必须在灰度图像上完成，使用 cvtColor 在颜色空间之间转换。
        • EIGENFACES 方法假设训练和测试图像的大小相等。（大写锁定，因为我收到了很多询问此问题的邮件）。您必须确保您的输入数据具有正确的形状，否则会抛出一个有意义的异常。使用 resize 调整图像大小。
        • 此模型不支持更新。
        ### 模型内部数据
        • num_components 参见 EigenFaceRecognizer::create。
        • threshold 参见 EigenFaceRecognizer::create。
        • eigenvalues 此主成分分析的特征值（按降序排列）。
        • eigenvectors 此主成分分析的特征向量（按其特征值排序）。
        • mean 从训练数据计算的样本均值。
        • projections 训练数据的投影。
        • labels 预测中应用的阈值。如果到最近邻的距离大于阈值，此方法返回 -1。
        返回
        自动生成

      • create

        public static EigenFaceRecognizer create​(int num_components)
        参数
        num_components - 为此主成分分析保留的组件数（读作：特征脸）。提示：没有规则说明应该保留多少个组件（读作：特征脸）才能获得良好的重建能力。它基于您的输入数据，因此请尝试不同的数字。保留 80 个组件几乎总是足够的。### 注释
        • 训练和预测必须在灰度图像上完成，使用 cvtColor 在颜色空间之间转换。
        • EIGENFACES 方法假设训练和测试图像的大小相等。（大写锁定，因为我收到了很多询问此问题的邮件）。您必须确保您的输入数据具有正确的形状，否则会抛出一个有意义的异常。使用 resize 调整图像大小。
        • 此模型不支持更新。
        ### 模型内部数据
        • num_components 参见 EigenFaceRecognizer::create。
        • threshold 参见 EigenFaceRecognizer::create。
        • eigenvalues 此主成分分析的特征值（按降序排列）。
        • eigenvectors 此主成分分析的特征向量（按其特征值排序）。
        • mean 从训练数据计算的样本均值。
        • projections 训练数据的投影。
        • labels 预测中应用的阈值。如果到最近邻的距离大于阈值，此方法返回 -1。
        返回
        自动生成

      • create

        public static EigenFaceRecognizer create()
        主成分分析。提示：没有规则说明应该保留多少个组件（读作：特征脸）才能获得良好的重建能力。它基于您的输入数据，因此请尝试不同的数字。保留 80 个组件几乎总是足够的。### 注释
        • 训练和预测必须在灰度图像上完成，使用 cvtColor 在颜色空间之间转换。
        • EIGENFACES 方法假设训练和测试图像的大小相等。（大写锁定，因为我收到了很多询问此问题的邮件）。您必须确保您的输入数据具有正确的形状，否则会抛出一个有意义的异常。使用 resize 调整图像大小。
        • 此模型不支持更新。
        ### 模型内部数据
        • num_components 参见 EigenFaceRecognizer::create。
        • threshold 参见 EigenFaceRecognizer::create。
        • eigenvalues 此主成分分析的特征值（按降序排列）。
        • eigenvectors 此主成分分析的特征向量（按其特征值排序）。
        • mean 从训练数据计算的样本均值。
        • projections 训练数据的投影。
        • labels 预测中应用的阈值。如果到最近邻的距离大于阈值，此方法返回 -1。
        返回
        自动生成

      • finalize

        protected void finalize()
                 throws java.lang.Throwable
        重写
        finalize 在类中 BasicFaceRecognizer
        抛出
        java.lang.Throwable