如何使用opencv python获得最佳特征脸

Question

我使用这个链接：https://www.learnopencv.com/eigenface-using-opencv-c-python/来获取图像和特征脸的平均脸部。

# 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)

但我不知道如何获得像这样的顶级特征脸图片image example top eigenfaces

源代码github

Answer 1

特征面在eigenVector中从上到下排序。(根据特征值，从大到小)。因此，只需输出前N个特征面。通常，为了显示，我们需要将均值脸添加到特征脸中，并显示结果图像。

真正的特征面是人脸图像空间中的ND轴，平均面是原点，特征值与输入面沿某一轴设置的离散度(特征面)成正比。第一个(在你的例子中是“最好的”)是方差最大的轴。

因此，如果在脸部空间中思考，脸部是特征空间中的一个点，你可以将任何脸部放大为常见点。

face(C1，C2，..，CN)=mean_face+ face

你可以将任何人脸投影到特征空间，并得到它的C1，C2，...，CN坐标。

使用这些坐标，你可以找到脸部之间的“距离”，它通常用于比较脸部。