OpenCV中使用SVD分解与重构

最新推荐文章于 2025-01-30 00:45:00 发布

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原文：http://www.cnblogs.com/didea/p/6044321.html

OpenCV中SVD分解函数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().  

 
 

//参数分别为输入图像，输出图像，压缩比例
void SVDRESTRUCT(const cv::Mat &inputImg, cv::Mat &outputImg, double theratio)
{
    cv::Mat tempt;
    cv::Mat U, W, V;
    inputImg.convertTo(tempt, CV_32FC1);
    cv::SVD::compute(tempt, W, U, V);
    cv::Mat w = Mat::zeros(Size(W.rows, W.rows), CV_32FC1);
    int len = theratio*W.rows;
    for (int i = 0; i < len; ++i)
        w.ptr<float>(i)[i] = W.ptr<float>(i)[0];
    cv::Mat result = U*w*V;
    result.convertTo(outputImg, CV_8UC1);
}
int main(int argc, char* argv[])
{
    cv::Mat scrX = imread("2.jpg",0);
    cv::Mat resultm;
    SVDRESTRUCT(scrX, resultm,0.05);
    cv::imshow("1",resultm);
    waitKey(0);
    return 0;
}
 SVD本身是个O(N^3)的算法，大数据处理比较慢。
原图如下：
原图重构如下：

0.1压缩如下：
0.01压缩如下：