摘要： 在图形识别方面,主成分分析(Principal Comonents Analysis,PCA)算是比较快速而且又准确的方式之一,它可以对抗图形平移旋转的事件发生,并且藉由主要特征(主成分)投影过后的资料做资料的比对,在多个特征资讯里面,取最主要的K个,做为它的特征依据,在这边拿前面共变数矩阵的数据来做沿用,主成分分析使用的方法为计算共变数矩阵,在加上计算共变数矩阵的特征值及特征向量,将特征值以及所对应的特征向量排序之后,取前面主要K个特征向量当做主要特征,而OpenCV也可以对高维度的向量进行主成分分析的计算 阅读全文