Lines Matching defs:PCA
47 * PCA *
53 PCA::PCA() {}
55 PCA::PCA(InputArray data, InputArray _mean, int flags, int maxComponents)
60 PCA::PCA(InputArray data, InputArray _mean, int flags, double retainedVariance)
65 PCA& PCA::operator()(InputArray _data, InputArray __mean, int flags, int maxComponents)
92 // "scrambled" way to compute PCA (when cols(A)>rows(A)):
151 void PCA::write(FileStorage& fs ) const
155 fs << "name" << "PCA";
161 void PCA::read(const FileNode& fs)
165 CV_Assert( name == "PCA" );
202 PCA& PCA::operator()(InputArray _data, InputArray __mean, int flags, double retainedVariance)
229 // "scrambled" way to compute PCA (when cols(A)>rows(A)):
292 void PCA::project(InputArray _data, OutputArray result) const
315 Mat PCA::project(InputArray data) const
322 void PCA::backProject(InputArray _data, OutputArray result) const
343 Mat PCA::backProject(InputArray data) const
355 PCA pca;
356 pca(data, mean, 0, maxComponents);
357 pca.mean.copyTo(mean);
358 pca.eigenvectors.copyTo(eigenvectors);
364 PCA pca;
365 pca(data, mean, 0, retainedVariance);
366 pca.mean.copyTo(mean);
367 pca.eigenvectors.copyTo(eigenvectors);
373 PCA pca;
374 pca.mean = mean.getMat();
375 pca.eigenvectors = eigenvectors.getMat();
376 pca.project(data, result);
382 PCA pca;
383 pca.mean = mean.getMat();
384 pca.eigenvectors = eigenvectors.getMat();
385 pca.backProject(data, result);
