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    使用的主要函数为：

    (1)得到一个32位的浮动图像

    IplImage* convertFloatImageToUcharImage(const IplImage *srcImg)

    {

        IplImage *dstImg = 0;

        if ((srcImg) && (srcImg->width > 0 && srcImg->height > 0))

        {

            double minVal, maxVal;

            cvMinMaxLoc(srcImg, &minVal, &maxVal);

            if (cvIsNaN(minVal) || minVal < -1e30)

                minVal = -1e30;

            if (cvIsNaN(maxVal) || maxVal > 1e30)

                  maxVal = 1e30;

            if (maxVal-minVal == 0.0f)

                maxVal = minVal + 0.001;

               dstImg = cvCreateImage(cvSize(srcImg->width, srcImg->height), 8, 1);

            cvConvertScale(srcImg, dstImg, 255.0 / (maxVal - minVal), - minVal * 255.0 /     (maxVal-minVal));

        }

        return dstImg;

    }

     

        (2) 保存源图片的所有特征向量

    void FaceRec::storeEigenfaceImages()

    {源-自/751+文,论`文'网]www.751com.cn

        if (nEigens > 0)

        {

            int COLUMNS = 8;                      // Put upto 8 images on a row.

            int nCols = min(nEigens, COLUMNS);

            int nRows= 1 + (nEigens / COLUMNS);// Put the rest on new rows.

            int w           = eigenVectArr[0]->width;

            int h           = eigenVectArr[0]->height;

            CvSize size;

            size = cvSize(nCols * w, nRows * h);

            IplImage *bigImg = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);

            for (int i=0; i<nEigens; i++)

            {

               IplImage*byteImg=convertFloatImageToUcharImage(eigenVectArr[i]);   

                int x = w * (i % COLUMNS);

                int y = h * (i / COLUMNS);

                CvRect ROI = cvRect(x, y, w, h);

                cvSetImageROI(bigImg, ROI);

                cvCopyImage(byteImg, bigImg);

                cvResetImageROI(bigImg);

                cvReleaseImage(&byteImg);

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