Mat矩陣相乘的問題

Question

我在嘗試將圖像投影到opencv的EigenFacesRecognizer返回的特徵臉協方差矩陣。我使用下面的代碼來加載載入圖像的eigenfaces參數並嘗試將樣本圖像投影到pca子空間。

Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer(); 
model->load("eigenfaces.yml"); // Load eigenfaces parameters 
Mat eigenvalues = model->getMat("eigenvalues"); // Eigen values of PCA 
Mat convMat = model->getMat("eigenvectors"); //Convariance matrix 
Mat mean = model->getMat("mean"); // Mean value 

string path = fileName; 

Mat sample ,pca_ed_sample; 
sample = imread(path, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //size 60x60 
Mat nu = sample.reshape(1,3600).t(); //1x3600 
pca_ed_sample = (nu - mean)*(convMat); 

我保持5個特徵向量，特徵值這麼5X1的大小，convMat3600x5意味着1x3600。當我試圖計算pca_ed_sample它返回我：

cv::Exception at memory location 0x0011d300.Dimensionality reduction using default opencv eigenfaces... 
    OpenCV Error: Assertion failed (type == B.type() && (type == CV_32FC1 || type == 
    CV_64FC1 || type == CV_32FC2 || type == CV_64FC2)) in unknown function, file .\ 
    src\matmul.cpp, line 711` 

問題矗立在NU墊，因爲當我試圖計算NU * .nu.t（）;（1x3600 * 3600x1）返回相同的問題。我是否因重塑功能而有麻煩？我試圖將我的示例墊轉換爲矢量，它似乎工作，但我不明白爲什麼我甚至不能將nu與nu_transposed相乘。

Answer 1

矩陣乘法僅適用於浮點數據，這是斷言錯誤試圖告訴您的。

您的圖像以類型CV_8U加載，您必須首先使用convertTo成員將其重新調整爲浮動。

sample = imread(path, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //size 60x60 
cv::Mat sample_float; 
sample.convertTo(sample_float, CV_32F); // <-- Convert to CV_32F for matrix mult 
Mat nu = sample_float.reshape(1,3600).t(); //1x3600 
pca_ed_sample = (nu - mean)*(convMat);