🤖 AIによる機械翻訳（非公式） — これは OpenCV 4.13.0 公式リファレンス（英語）を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版（原文） を参照してください。
Package org.opencv.face

FisherFaceRecognizer クラス

    • コンストラクタの詳細

      • FisherFaceRecognizer

        protected FisherFaceRecognizer​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • create

        public static FisherFaceRecognizer create​(int num_components,
                                          double threshold)
        引数:
        num_components - Fisherfaces基準による線形判別分析(LDA)で保持する成分（すなわちFisherfaces）の数。すべての成分、つまりクラス数 c（すなわち認識したい被写体・人物の数）を保持しておくと有用である。デフォルト(0)のままにするか、0以下または(c-1)より大きい値を設定した場合は、自動的に正しい数(c-1)に設定される。
        threshold - The threshold applied in the prediction. If the distance to the nearest neighbor is larger than the threshold, this method returns -1. ### Notes:
        • 学習と予測はグレースケール画像で行わなければならない。色空間の変換には cvtColor を使用する。
        • FISHERFACES 法は、学習画像とテスト画像が同じサイズであることを前提とする。（この件に関する問い合わせメールが非常に多かったため、大文字で強調している。）入力データが正しい形状であることを確認しなければならず、そうでない場合は意味のある例外が送出される。画像のサイズ変更には resize を使用する。
        • このモデルは更新をサポートしていない。
        ### Model internal data:
        • num_components は FisherFaceRecognizer::create を参照。
        • threshold は FisherFaceRecognizer::create を参照。
        • eigenvalues この線形判別分析の固有値（降順に並べられる）。
        • eigenvectors この線形判別分析の固有ベクトル（対応する固有値の順に並べられる）。
        • mean 学習データから算出された標本平均。
        • projections 学習データの射影。
        • labels 射影に対応するラベル。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static FisherFaceRecognizer create​(int num_components)
        引数:
        num_components - The number of components (read: Fisherfaces) kept for this Linear Discriminant Analysis with the Fisherfaces criterion. It's useful to keep all components, that means the number of your classes c (read: subjects, persons you want to recognize). If you leave this at the default (0) or set it to a value less-equal 0 or greater (c-1), it will be set to the correct number (c-1) automatically. is larger than the threshold, this method returns -1. ### Notes:
        • 学習と予測はグレースケール画像で行わなければならない。色空間の変換には cvtColor を使用する。
        • FISHERFACES 法は、学習画像とテスト画像が同じサイズであることを前提とする。（この件に関する問い合わせメールが非常に多かったため、大文字で強調している。）入力データが正しい形状であることを確認しなければならず、そうでない場合は意味のある例外が送出される。画像のサイズ変更には resize を使用する。
        • このモデルは更新をサポートしていない。
        ### Model internal data:
        • num_components は FisherFaceRecognizer::create を参照。
        • threshold は FisherFaceRecognizer::create を参照。
        • eigenvalues この線形判別分析の固有値（降順に並べられる）。
        • eigenvectors この線形判別分析の固有ベクトル（対応する固有値の順に並べられる）。
        • mean 学習データから算出された標本平均。
        • projections 学習データの射影。
        • labels 射影に対応するラベル。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static FisherFaceRecognizer create()
        Discriminant Analysis with the Fisherfaces criterion. It's useful to keep all components, that means the number of your classes c (read: subjects, persons you want to recognize). If you leave this at the default (0) or set it to a value less-equal 0 or greater (c-1), it will be set to the correct number (c-1) automatically. is larger than the threshold, this method returns -1. ### Notes:
        • 学習と予測はグレースケール画像で行わなければならない。色空間の変換には cvtColor を使用する。
        • FISHERFACES 法は、学習画像とテスト画像が同じサイズであることを前提とする。（この件に関する問い合わせメールが非常に多かったため、大文字で強調している。）入力データが正しい形状であることを確認しなければならず、そうでない場合は意味のある例外が送出される。画像のサイズ変更には resize を使用する。
        • このモデルは更新をサポートしていない。
        ### Model internal data:
        • num_components は FisherFaceRecognizer::create を参照。
        • threshold は FisherFaceRecognizer::create を参照。
        • eigenvalues この線形判別分析の固有値（降順に並べられる）。
        • eigenvectors この線形判別分析の固有ベクトル（対応する固有値の順に並べられる）。
        • mean 学習データから算出された標本平均。
        • projections 学習データの射影。
        • labels 射影に対応するラベル。
        戻り値:
        自動生成