原文：opencv中svd分解函式compute
c++: static void svd::compute(inputarray src, outputarray w, outputarray u, outputarray vt, int flags=0 )
src – decomposed matrix
w – computed singular values
u – computed left singular vectors
v – computed right singular vectors
vt – transposed matrix of right singular values
flags – opertion flags - see svd::svd().
//引數分別為輸入影象，輸出影象，壓縮比例
void
svdrestruct(
const
cv::
mat&inputimg,
cv::
mat&outputimg,
double
theratio)
intmain(
intargc,
char
*argv)
svd本身是個o(n^3)的演算法，大資料處理比較慢。
原圖如下：
原圖重構如下：
0.1壓縮如下：
0.01壓縮如下：
奇異值分解（SVD）與PCA
奇異值分解在資料降維中有較多的應用，比如pca 影象壓縮。參考文章 x 二維陣列 svd v,np.linalg.svd x,full matrices 1,compute uv 1 svd v就是算出的奇異值。主成分分析 pca scikit learn的pca演算法的背後真正的實現就是用的svd...
opencv2 4中SVD分解的幾種呼叫方法
在攝影測量和計算機視覺中，考慮最優解問題時，經常要用到svd分解。奇異值分解 singular value decomposition,svd 是一種可靠地正交矩陣分解法，但它比qr分解法要花上近十倍的計算時間。在matlab中，u,s,v svd a 其中u和v代表二個相互正交矩陣，而s代表一對角...
在Visual C 中使用openCV
新建c 工程後，在工程屬性的vc directories中的include directories裡新增c opencv build include。也可以在c 下的additional include directories裡新增。在library directories裡新增c opencv b...
