主要想用eigen 的svd替換opencv的svd結果發現點問題。記錄一下防止忘了吧。
第乙個例子 。row大於col 兩組v結果是一致的。大小為5*5
int row = 9;
int col = 5;
std::vector> vec,,,
,,,,
,};cv::mat mat(row, col, cv_64fc1);
for (int y = 0; y < row; ++y)
}cv::mat w, u, vt, v;
cv::svd::compute(mat, w, u, vt, 4);
cout << "vt opecv = " << endl << vt.t() << endl;
// mat ee = mat(vt.t()).colrange(row, col) * 1.0;
// cout << "ee opencv = " << endl << ee << endl << endl;
matrixxd ddd = eigen::matrixxd::zero(row, col);
int cha = q.channels();
for (int i = 0; i < row; i++)
}jacobisvdsvd(ddd, computethinu | computethinv);
matrixxd u1, s1, v1;
vectorxd vs = svd.singularvalues();
u1 = svd.matrixu();
v1 = svd.matrixv();
cout << "v1 eigen = " << endl << v1 << endl << endl;
輸出：自己跑程式看一眼吧 不愛貼圖了。
改為 row小於col 結果就有很大不同了。首先opencv的結果v是乙個9*9的陣列。eigen結果是9*5的陣列
並且 opencv的v結果的轉置的前5列就是eigen求得的v陣列
int row = 5;
int col = 9;
std::vector> vec,,,
,,,,
,};cv::mat mat(row, col, cv_64fc1);
for (int y = 0; y < row; ++y)
}cv::mat w, u, vt, v;
cv::svd::compute(mat, w, u, vt, 4);
cout << "vt opecv = " << endl << vt.t() << endl;
// mat ee = mat(vt.t()).colrange(row, col) * 1.0;
// cout << "ee opencv = " << endl << ee << endl << endl;
matrixxd ddd = eigen::matrixxd::zero(row, col);
int cha = q.channels();
for (int i = 0; i < row; i++)
}jacobisvdsvd(ddd, computethinu | computethinv);
matrixxd u1, s1, v1;
vectorxd vs = svd.singularvalues();
u1 = svd.matrixu();
v1 = svd.matrixv();
cout << "v1 eigen = " << endl << v1 << endl << endl;
續：查到問題了 對eigen不熟悉啊 computethinu這個值改改就好 改改 但是 轉置是逃不掉得了.
再加乙個：bdcsvd eigen一共有兩種svd分解方法。乙個是jacobisvd乙個是bdcsvd 。用法類似。
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