<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>catian</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/catian/</author_url>
  <blog_title>濃厚なソース</blog_title>
  <blog_url>https://catian.hatenadiary.org/</blog_url>
  <categories>
    <anon>OpenCV</anon>
  </categories>
  <description>Candid Covariance-free Incremental Principal Component Analysis を OpenCV で、実装してみました。結果はいかほどに。アルゴリズムはこんな感じ。 分析する画像。ただし、 主要ベクトル。 忘却の値。論文中では２〜４が良いと書いてある。 そして、から画像を与えていき、以下を実行する。 1. 2. 2.1 のようにi番目の主要ベクトル初期化する 2.2 2.2.1 2.2.2 ソースも、参考までに。 IplImage** ForeExtractUsingIPCA::m_ArrImgMain; //!&lt;主成分画像の配列 //!&lt;ただし…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fcatian.hatenadiary.org%2Fentry%2F20081114%2F1226684726&quot; title=&quot;Incremental PCA の実装 - 濃厚なソース&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/catian/20081103/20081103003902.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2008-11-14 02:45:26</published>
  <title>Incremental PCA の実装</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://catian.hatenadiary.org/entry/20081114/1226684726</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
