私は顔認識プロジェクトにcv :: PCAクラスを使用しています。私は顔の写真を1つの行ベクトルに変換し、それらを1つの大きな配列に連結し、pcaにフィードして、認識のために距離を使用しようとする新しい空間を取得します。問題は、私がプログラムを始めるたびにpcaをゼロから計算するのは本当に時間がかかることです（ほぼ5分）。計算されたpcaをハードドライブに保存し、プログラムを再起動するときにロードする必要があることを理解しました。そして、ここに問題があります。私が見てきたように、cv :: PCAの中のすべてのcv :: MatオブジェクトはCV_32F型です。私は通常の画像として保存しようとすると、その8ビット画像に変換され、いくつかのデータが失われています。私はXML/YAMLの永続性を使用すると、生成されたファイルは本当に大きく、データも失われます（私はそれを保存して、別の構造にロードし、差異の大きさを確認するためにcerr<<sum(pca_orginal.mean==pca_loaded.mean)[0]<<endlを実行しました）。今私はstd::ofstream::binaryフラグとistream::readとstd::ofstream::writeを使用しようとしていますが、いくつかのタイプの問題があります（out.write(_pca.mean.data,_pca.mean.rows*_pca.mean.cols*4/*CV_32F->4*CV_8U*/\);error: no matching function for call to ‘std::basic_ofstream<char, std::char_traits<char> >::write(uchar*&, int)を生成します。私もopenexrライブラリとそのファイル形式について聞いたことがあります。私は混乱のためにごめんなさい 私はcv::Mat operator==説明、および考えを読み違え：。？「誰もが同じような問題がありましたCV_32F型CV :: Matをpreciousを失うことなくファイルに保存するには？
をOpenCVの2.3.1とOpenCVの2.2を使用して解決策を見つけた
編集 m個。それは反対の方法で動作するので、0を与えるsum(pca_orginal.mean==pca_loaded.mean)[0]が悪い可能性があります最高ではない。つまり、XML/YMLは巨大なファイルの生成とは別に問題なく動作します。また、Cスタイルのキャストを使用した後、バイナリストリームを動作させることができましたが、生成されるファイルも大きくなりました（150MB以上）。
答えはThxですが、既に書いたように、xml関数は非常に大きなファイルを生成します（ピクセル値はテキストとして書き込まれるため）。保存されたファイルを使用すると精度が低下するようです。 – morynicz
私は参照してください。問題のあるコードを投稿してください。間違いなく 'data'配列をバイナリファイルにダンプして、何の問題もなく読み込むことが可能でなければなりません（異なるフロートを表すマシン間でファイルを動かしていない限り）。 – misha
混乱して申し訳ありませんが、xmlは精度を落としません。今のところ、（const char *）にCスタイルのキャストを使用した後、私は平均行列を書いたり読んだりすることができました。今のところ、hddに書き込んだ後、すべてのデータが妥当な（100MB未満の）サイズになっているかどうかを確認するだけです。 – morynicz