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c4974a25
编写于
6月 14, 2013
作者:
R
Roman Donchenko
提交者:
OpenCV Buildbot
6月 14, 2013
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差异文件
Merge pull request #1004 from jet47:fix-bug-3068
上级
fbc68140
a4750f49
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1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
36 addition
and
21 deletion
+36
-21
modules/core/src/matmul.cpp
modules/core/src/matmul.cpp
+36
-21
未找到文件。
modules/core/src/matmul.cpp
浏览文件 @
c4974a25
...
...
@@ -2855,9 +2855,9 @@ PCA& PCA::operator()(InputArray _data, InputArray __mean, int flags, int maxComp
if
(
_mean
.
data
)
{
CV_Assert
(
_mean
.
size
()
==
mean_sz
);
CV_Assert
(
_mean
.
size
()
==
mean_sz
);
_mean
.
convertTo
(
mean
,
ctype
);
covar_flags
|=
CV_COVAR_USE_AVG
;
covar_flags
|=
CV_COVAR_USE_AVG
;
}
calcCovarMatrix
(
data
,
covar
,
mean
,
covar_flags
,
ctype
);
...
...
@@ -2901,6 +2901,36 @@ PCA& PCA::operator()(InputArray _data, InputArray __mean, int flags, int maxComp
return
*
this
;
}
template
<
typename
T
>
int
computeCumulativeEnergy
(
const
Mat
&
eigenvalues
,
double
retainedVariance
)
{
CV_DbgAssert
(
eigenvalues
.
type
()
==
DataType
<
T
>::
type
);
Mat
g
(
eigenvalues
.
size
(),
DataType
<
T
>::
type
);
for
(
int
ig
=
0
;
ig
<
g
.
rows
;
ig
++
)
{
g
.
at
<
T
>
(
ig
,
0
)
=
0
;
for
(
int
im
=
0
;
im
<=
ig
;
im
++
)
{
g
.
at
<
T
>
(
ig
,
0
)
+=
eigenvalues
.
at
<
T
>
(
im
,
0
);
}
}
int
L
;
for
(
L
=
0
;
L
<
eigenvalues
.
rows
;
L
++
)
{
double
energy
=
g
.
at
<
T
>
(
L
,
0
)
/
g
.
at
<
T
>
(
g
.
rows
-
1
,
0
);
if
(
energy
>
retainedVariance
)
break
;
}
L
=
std
::
max
(
2
,
L
);
return
L
;
}
PCA
&
PCA
::
computeVar
(
InputArray
_data
,
InputArray
__mean
,
int
flags
,
double
retainedVariance
)
{
Mat
data
=
_data
.
getMat
(),
_mean
=
__mean
.
getMat
();
...
...
@@ -2977,26 +3007,11 @@ PCA& PCA::computeVar(InputArray _data, InputArray __mean, int flags, double reta
}
// compute the cumulative energy content for each eigenvector
Mat
g
(
eigenvalues
.
size
(),
ctype
);
for
(
int
ig
=
0
;
ig
<
g
.
rows
;
ig
++
)
{
g
.
at
<
float
>
(
ig
,
0
)
=
0
;
for
(
int
im
=
0
;
im
<=
ig
;
im
++
)
{
g
.
at
<
float
>
(
ig
,
0
)
+=
eigenvalues
.
at
<
float
>
(
im
,
0
);
}
}
int
L
;
for
(
L
=
0
;
L
<
eigenvalues
.
rows
;
L
++
)
{
double
energy
=
g
.
at
<
float
>
(
L
,
0
)
/
g
.
at
<
float
>
(
g
.
rows
-
1
,
0
);
if
(
energy
>
retainedVariance
)
break
;
}
L
=
std
::
max
(
2
,
L
);
if
(
ctype
==
CV_32F
)
L
=
computeCumulativeEnergy
<
float
>
(
eigenvalues
,
retainedVariance
);
else
L
=
computeCumulativeEnergy
<
double
>
(
eigenvalues
,
retainedVariance
);
// use clone() to physically copy the data and thus deallocate the original matrices
eigenvalues
=
eigenvalues
.
rowRange
(
0
,
L
).
clone
();
...
...
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