opencv学习——solve()

今天在学习最小二乘法的时候遇到了solve函数,用来解线性方程 A*X=B

参考官方文档

bool cv::solve ( InputArray  src1,
    InputArray  src2,
    OutputArray  dst,
    int  flags = DECOMP_LU 
  )

src1 线性系统的左侧(相当于上面的A),src2 线性系统的右侧(相当于上面的B),dst 输出的解决方案(相当于要求解的X),flag为使用的方法


上代码

Mat A = (Mat_(2, 2) << 1,2,3,4);
	
	Mat B = (Mat_(2, 1) <<5,11);

	

	Mat C;
	cout <<"A"<

以下是结果

opencv学习——solve()_第1张图片

发现没有问题,然后我们再测试下个例子,修改了输入矩阵和输出矩阵,显而易见,一个矩阵乘单位矩阵是本身,X应该是单位矩阵,但是输出结果却出乎意料,竟然都是0

Mat A = (Mat_(3, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);

	Mat B = (Mat_(3, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);

	Mat C;
	cout <<"A"<

opencv学习——solve()_第2张图片

再看了下官方文档 


就是说我们使用CV_LU方法,如果src1不是奇异矩阵(奇异矩阵行列式为0 ,没有逆矩阵)则返回1,否则返回0 ,于是我修改了下代码

opencv学习——solve()_第3张图片

查看了下源码,发现内部有判断行列式是否为0,如果是0 ,则返回false

opencv学习——solve()_第4张图片

个人觉得是 A*X = B 

                X = A^-1 * B  

   A^-1 为A的逆矩阵 如果A是奇异矩阵 也就不存在逆矩阵 所以无法计算  所以我们上面求得的X也就不是我们想要的单位矩阵了

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