Question

求opencv的calccovarmatrix使用例子

Answer 1

void cvCalcCovarMatrix( const CvArr** vects, int count, CvArr* cov_mat, CvArr* avg, int flags );vects
输入向量。他们必须有同样的数据类型和大小。这个向量不一定非是一维的，他们也可以是二维（例如，图像）等等。
count
输入向量的数目
cov_mat
输出协方差矩阵，它是浮点型的方阵。
avg
输入或者输出数组 (依赖于标记“flags”) - 输入向量的平均向量。
flags
操作标志,下面值的组合:
CV_COVAR_SCRAMBLED - 输出协方差矩阵按下面计算:
scale * [vects[0] − avg,vects[1] − avg,...]T * [vects[0] − avg,vects[1] − avg,...], 即协方差矩阵是 count×count. 这样一个不寻常的矩阵用于一组大型向量的快速PCA方法(例如, 人脸识别的 EigenFaces 技术)。这个混杂（"scrambled"）矩阵的特征值将和真正的协方差矩阵的特征值匹配，真正的特征向量可以很容易的从混杂（"scrambled"）协方差矩阵的特征向量中计算出来。
CV_COVAR_NORMAL - 输出协方差矩阵被计算成:
scale * [vects[0] − avg,vects[1] − avg,...] * [vects[0] − avg,vects[1] − avg,...]T, 也就是说, cov_mat 将是一个和每一个输入向量的元素数目具有同样线性大小的通常协方差矩阵。 CV_COVAR_SCRAMBLED 和 CV_COVAR_NORMAL 只能同时指定其中一个。
CV_COVAR_USE_AVG - 如果这个标志被指定， 该函数将不会从输入向量中计算 avg ，而是用过去的 avg 向量，如果 avg 已经以某种方式计算出来了这样做是很有用的。或者如果协方差矩阵是部分计算出来的 - 倘若这样, avg 不是输入向量的子集的平均值，而是整个集合的平均向量。
CV_COVAR_SCALE - 如果这个标志被指定，协方差矩阵被缩放了。 the covariation matrix is scaled.在 "normal" 模式下缩放比例是 1./count, 在 "scrambled" 模式下缩放比例是每一个输入向量的元素总和的倒数。 缺省地(如果没有指定标志) 协方差矩阵不被缩放 (scale=1)。
函数 cvCalcCovarMatrix 计算输入向量的协方差矩阵和平均向量。该函数 可以被运用到主成分分析中（PCA），以及马氏距离（Mahalanobis distance）比较向量中等等。