看到orbslam2初始化裡的initializer::reconstructh和initializer::reconstructf兩個子函式裡用到了opencv：：svd分解。這裡我將會詳細講解svd的分解理論！
奇異值分解（singular value decomposition）是線性代數中一種重要的矩陣分解
假設m是乙個m×n階矩陣，其中的元素全部屬於域 k，也就是 實數域或複數域。如此則存在乙個分解使得
m = uσv*，
其中u是m×m階酉矩陣；σ是半正定m×n階對角矩陣；而v*，即v的共軛轉置，是n×n階酉矩陣。這樣的分解就稱作m的奇異值分解。σ對角線上的元素σi,i即為m的奇異值。
常見的做法是為了奇異值由大而小排列。如此σ便能由m唯一確定了。(雖然u和v仍然不能確定。)
其中酉矩陣
定義為：
n階復方陣u的n個列向量是u空間的乙個標準正交基，則u是酉矩陣(unitary matrix)。顯然酉矩陣是正交矩陣往複數域上的推廣
矩陣σ的對角線上的元素等於m的奇異值. u和v的列分別是奇異值中的左、右奇異向量。因此,上述定理表明:
乙個m × n的矩陣至多有 p = min(m,n)個不同的奇異值。
總是可以找到在km 的乙個正交基u，組成m的左奇異向量。
總是可以找到和kn的乙個正交基v，組成m的右奇異向量。
u是m x m矩陣，其中u的列為mmt的正交特徵向量，v為n x n矩陣，其中v的列為m
tm的正交特徵向量，再假設r為m矩陣的秩，則存在奇異值分解：
m = uσv*(v*是v的共軛轉置）
其中mmt和m
tm的具有相同的奇異值（如果是實數，則是具有相同的特徵值）
Monocular slam 理論基礎（2）
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