To view the eigenvectors (as Eigenf

To view the eigenvectors (as Eigenface or Fisherface images), we must extract them as columns from the big eigenvectors matrix. As data in OpenCV and C/C++ is normally stored in matrices using row-major order, it means that to extract a column, we should use the Mat::clone() function to ensure the data will be continuous, otherwise we can't reshape the data to a rectangle. Once we have a continuous column Mat, we can display the eigenvectors using the getImageFrom1DFloatMat()
function just like we did for the average face:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อต้องการดูลักษณะเฉพาะ (เป็นภาพ Eigenface หรือ Fisherface), เราต้องแยกออกเป็นคอลัมน์จากเมทริกซ์ขนาดใหญ่ลักษณะเฉพาะ เป็นข้อมูลใน OpenCV และ C/C ตามปกติอยู่ในเมทริกซ์โดยใช้หลักแถวสั่ง หมายความ ว่า แยกคอลัมน์ เราควรใช้พรม:: clone() ฟังก์ชันเพื่อให้แน่ใจว่า ข้อมูลจะต่อเนื่อง มิฉะนั้น เราไม่สามารถเปลี่ยนข้อมูลเป็นกรอบสี่เหลี่ยม เมื่อเรามีคอลัมน์ต่อเนื่องพรม เราสามารถแสดงลักษณะเฉพาะโดยใช้การ getImageFrom1DFloatMat()
ทำงานเหมือนเราไม่ได้หน้าเฉลี่ย:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อดู eigenvectors (ตาม Eigenface หรือ Fisherface ภาพ) เราต้องแยกพวกเขาเป็นคอลัมน์จากเมทริกซ์ eigenvectors ใหญ่ เป็นข้อมูลใน OpenCV และ C / C ++ เป็นปกติเก็บไว้ในการฝึกอบรมโดยใช้แถวที่สำคัญเพื่อที่จะหมายถึงการที่จะดึงคอลัมน์เราควรจะใช้ฟังก์ชั่เสื่อ :: โคลน () เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลจะได้รับอย่างต่อเนื่องมิฉะนั้นเราสามารถ ' เสื้อก่อร่างข้อมูลที่สี่เหลี่ยมผืนผ้า เมื่อเรามีเสื่อคอลัมน์อย่างต่อเนื่องเราสามารถแสดง eigenvectors ใช้ getImageFrom1DFloatMat ()
ฟังก์ชั่นเช่นเดียวกับที่เราทำเพื่อใบหน้าเฉลี่ย:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดูเสนอ ( eigenface หรือ fisherface ภาพ ) เราต้องแยกเป็นคอลัมน์เมทริกซ์เสนอใหญ่ เป็นข้อมูลใน C / C เป็นการโดยปกติจะเก็บไว้ในเมทริกซ์แถวหลักใช้เพื่อแสดงว่าแยกคอลัมน์ เราควรจะใช้เสื่อ : : clone() ฟังก์ชันเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลจะต่อเนื่อง มิฉะนั้นเราไม่สามารถปรับรูปร่างแบบสี่เหลี่ยมผืนผ้าเมื่อเรามีเสื่อคอลัมน์ต่อเนื่อง เราสามารถแสดงได้เสนอการใช้ฟังก์ชัน getimagefrom1dfloatmat()
เหมือนที่เราเคยทำหน้าเฉลี่ย :