OpenCV 2.2のcv :: PCA :: PCAコンストラクタメソッドが平均値の減算を行うかどうか、または平均値を減算して既にデータを渡す必要があるかどうかを知りたかっただけです。OpenCV 2.2 PCA and EigenFaces
私は両方の方法をテストしましたが、固有画像を視覚化するときにどちらも良い結果をもたらしているだけでなく、黒い画面を与えています。私はセグメンテーションの欠点もエラーもなく、私は論文のように固有の視覚化を得られません。
PCA関数内で平均を引くようです（私はcv :: PCAの宣言を見に行きました）。とにかく私はeigenfacesの視覚化を得ることができません、それは単なる黒い窓です。私が思ったのは、正規化されていないということでしたが、各固有ベクトルのL2ノルムを印刷しました。正確には1です。
PCA固有ベクトルを画像に投影する必要がある固有顔を得ると思います。
これは問題ではありません。実際には、固有ベクトルを同じサイズの画像（すべて200x200）の2次元配列に変換して表示するため、黒い画面が表示されます。また、問題はビット深度や関連するものではなく、私もチェックしました.PCAデータ固有ベクトルから戻ってきたイメージの1つを再構築してテストしました。イメージは元のイメージと似ています。 EigenSpaceに投影したときの情報ですが、うまく表示されました。 –
PCAを使用してEigenfacesを表示する方法を示す完全な例を投稿しました。PCA + SVM using C++ Syntax in OpenCV 2.2（と私のページ：http://www.bytefish.de/blog/pca_in_opencv）。
これがあなたの質問に対する回答であれば、それを受け入れるべきです。 –