如何使用 opencv 获得最佳特征脸 python

Question

我正在使用这个 link : https://www.learnopencv.com/eigenface-using-opencv-c-python/ 来获取图像和特征脸的平均面孔。

# 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)

但是我不知道如何得到像这张图这样的顶级特征脸image example top eigenfaces

源代码github

Answer 1

特征面在特征向量中从上到下排序。（按特征值，从大到小）。所以刚出第 N 个本征面。通常为了展示我们需要将平均面添加到特征面并显示结果图像。

真正的特征脸是人脸图像中的ND轴space，平均脸是原点，特征值与沿特定轴（特征脸）设置的输入脸的分散成正比。首先（"best" 在你的情况下）是具有最大方差的轴。

所以如果用脸思考space，脸就是特征点space，你可以像往常一样合成任何脸

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

您也可以将任何面投影到特征值 space 并获得它的 C1、C2、...、CN 坐标。

使用这些坐标，您可以找到面孔之间的 "distance"，它通常用于比较面孔。

如何使用 opencv 获得最佳特征脸 python

How to get best eigenface using opencv python

python

opencv

face-recognition