線性判別分析。 更多...
#include <opencv2/core.hpp>
◆ LDA() [1/2]
| cv::LDA::LDA |
( |
int | num_components = 0 | ) |
|
|
顯式 |
建構函式 使用 num_components(預設為 0)初始化 LDA。
◆ LDA() [2/2]
初始化並對 src 中給定資料和 labels 中相應標籤執行具有 Fisher 最佳化標準的判別分析。如果給定的元件數為 0(或更少),則會自動為計算中的給定資料確定元件數。
◆ ~LDA()
◆ compute()
計算 src(行對齊)和 labels 中資料的判別式。
◆ eigenvalues()
| Mat cv::LDA::eigenvalues |
( |
| ) |
const |
|
inline |
◆ eigenvectors()
| Mat cv::LDA::eigenvectors |
( |
| ) |
const |
|
inline |
◆ lda()
◆ load() [1/2]
◆ load() [2/2]
| void cv::LDA::load |
( |
const String & | filename | ) |
|
◆ project()
將樣本投影到 LDA 子空間。 src 可以是一個或多個行對齊樣本。
◆ reconstruct()
從 LDA 子空間重建投影。 src 可以是一個或多個行對齊投影。
◆ save() [1/2]
| void cv::LDA::save |
( |
const String & | filename | ) |
const |
◆ save() [2/2]
◆ subspaceProject()
◆ subspaceReconstruct()
◆ _eigenvalues
| Mat cv::LDA::_eigenvalues |
|
保護 |
◆ _eigenvectors
| Mat cv::LDA::_eigenvectors |
|
保護 |
◆ _num_components
| int cv::LDA::_num_components |
|
保護 |
此類的文件是從以下檔案生成的