cv::face::EigenFaceRecognizer クラス

cv::face::BasicFaceRecognizerを継承しています。

静的公開メンバ関数
static CV_WRAP Ptr< EigenFaceRecognizer >	create (int num_components=0, double threshold=DBL_MAX)
基底クラス cv::Algorithm に属する継承静的公開メンバ関数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	ファイル・ノードからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	ファイルからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	文字列からアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］

その他の継承メンバ
基底クラス cv::face::BasicFaceRecognizer に属する継承公開メンバ関数
CV_WRAP int	getNumComponents () const
CV_WRAP void	setNumComponents (int val)
CV_WRAP double	getThreshold () const CV_OVERRIDE
CV_WRAP void	setThreshold (double val) CV_OVERRIDE
CV_WRAP std::vector< cv::Mat >	getProjections () const
CV_WRAP cv::Mat	getLabels () const
CV_WRAP cv::Mat	getEigenValues () const
CV_WRAP cv::Mat	getEigenVectors () const
CV_WRAP cv::Mat	getMean () const
virtual void	read (const FileNode &fn) CV_OVERRIDE
virtual void	write (FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE
virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
virtual CV_WRAP void	read (const String &filename)
	をロードします．FaceRecognizerとそのモデルの状態を読み込みます．[【詳解】（英語］
virtual void	read (const FileNode &fn) CV_OVERRIDE=0
virtual CV_WRAP void	write (const String &filename) const
	モデルを保存するFaceRecognizerとそのモデルの状態を読み込みます．[【詳解】（英語］
virtual void	write (FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE=0
基底クラス cv::face::FaceRecognizer に属する継承公開メンバ関数
virtual CV_WRAP void	train (InputArrayOfArrays src, InputArray labels)=0
	モデルを学習します。FaceRecognizerを、与えられたデータと関連付けられたラベルで訓練します。[【詳解】（英語］
virtual CV_WRAP void	update (InputArrayOfArrays src, InputArray labels)
	aを更新します。FaceRecognizerを、与えられたデータと関連付けられたラベルで訓練します。[【詳解】（英語］
	CV_WRAP_AS (predict_label) int predict(InputArray src) const
CV_WRAP void	predict (InputArray src, CV_OUT int &label, CV_OUT double &confidence) const
	与えられた入力画像に対して、ラベルとそれに関連する信頼度（例：距離）を予測します。[【詳解】（英語］
	CV_WRAP_AS (predict_collect) virtual void predict(InputArray src
	実装されている場合 - 予測結果をすべてコレクターに送り、カスタム結果処理に利用できます。 [【詳解】（英語］
virtual CV_WRAP void	setLabelInfo (int label, const String &strInfo)
	指定されたモデルのラベルの文字列情報を設定します。[【詳解】（英語］
virtual CV_WRAP String	getLabelInfo (int label) const
	ラベルの文字列情報を取得します。[【詳解】（英語］
virtual CV_WRAP std::vector< int >	getLabelsByString (const String &str) const
	文字列によるラベルのベクトルを取得します。[【詳解】（英語］
基底クラス cv::Algorithm に属する継承公開メンバ関数
virtual CV_WRAP void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする[【詳解】（英語］
CV_WRAP void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
	これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。
virtual CV_WRAP void	save (const String &filename) const
virtual CV_WRAP String	getDefaultName () const
基底クラス cv::face::FaceRecognizer に属する継承公開変数類
Ptr< PredictCollector > collector	const = 0
基底クラス cv::Algorithm に属する継承限定公開メンバ関数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const
基底クラス cv::face::BasicFaceRecognizer に属する継承限定公開変数類
int	_num_components
double	_threshold
std::vector< Mat >	_projections
Mat	_labels
Mat	_eigenvectors
Mat	_eigenvalues
Mat	_mean
基底クラス cv::face::FaceRecognizer に属する継承限定公開変数類
std::map< int, String >	_labelsInfo

関数詳解

create()

static CV_WRAP Ptr< EigenFaceRecognizer > cv::face::EigenFaceRecognizer::create ( int num_components = 0, double threshold = DBL_MAX )

static

引数

num_components	この主成分分析で保持されている成分（固有面）の数です。ヒントとしては、良好な再構成機能のために、いくつの成分（固有面）を保持すべきかという決まりはありません。入力データに応じて、その数を変えてみてください。ほとんどの場合、80個の成分を保持すれば十分でしょう。
threshold	予測に適用されるしきい値です。

注意してください。

• 学習と予測は，グレースケール画像に対して行われなければならず，色空間間の変換には cvtColor を利用します．
• 固有顔検出法では，学習画像とテスト画像が同じサイズであることを仮定しています．(caps-lock, なぜなら、多くのメールでこのことを尋ねられたからです)。入力データが正しい形であることを確認しなければなりません。さもなければ、意味のある例外が投げられます。画像のサイズを変更するにはresizeを使います。
• このモデルは更新をサポートしていません。

モデルの内部データです。

• num_components 参照EigenFaceRecognizer::create.
• 閾値 seeEigenFaceRecognizer::create.
• eigenvalues この主成分分析の固有値（降順）。
• 固有ベクトル この主成分分析の固有ベクトル（固有値の順）。
• mean 訓練データから計算された標本平均．
• projections 学習データの投影結果です。
• labels 予測に適用される閾値です。近傍との距離が閾値よりも大きい場合，このメソッドは-1を返します．

---

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• facerec.hpp