如何使用opencv python获得最佳特征脸

Question

我正在使用此链接：https://www.learnopencv.com/eigenface-using-opencv-c-python/以获取图像和特征脸的平均脸。

# Compute the eigenvectors from the stack of images created
  print("Calculating PCA ", end="...")
  mean, eigenVectors = cv2.PCACompute(data, mean=None, maxComponents=NUM_EIGEN_FACES)
  print ("DONE")
  averageFace = mean.reshape(sz)
  eigenFaces = [];
  for eigenVector in eigenVectors:
    eigenFace = eigenVector.reshape(sz)
    eigenFaces.append(eigenFace)

但是我不知道如何获得像这张照片一样的顶级特征脸image example top eigenfaces

源代码github

Answer 1

特征脸在特征向量中从上到下排序。 （按特征值，从最大到最小）。所以刚出第一张N本征脸。通常，为了显示，我们需要在特征脸上添加均值脸并显示结果图像。

真正的特征脸是脸部图像空间中的ND轴，平均脸部是原点，特征值与沿特定轴（特征脸部）设置的输入脸部的离散度成比例。首先（在您的情况下为“最佳”）是方差最大的轴。

因此，如果在脸部空间中思考，则脸部是本征空间中的一个点，您可以将任何脸部作为通常的点进行合成

face（C1，C2，..，CN）= mean_face + C1 * eigen_face1 + C2 * eigen_face2 + ... CN * eigen_faceN

您也可以将任何人脸投影到特征空间并获得C1，C2，...，CN坐标。

使用这些坐标，您可以找到面孔之间的“距离”，通常用于比较面孔。