OpenCV中的实用工具与图像文件操作
在计算机视觉领域,OpenCV 是一个强大且广泛使用的库,它提供了众多实用的工具和函数,用于处理各种图像和视频相关的任务。本文将介绍 OpenCV 中的一些重要概念和功能,包括奇异值分解(SVD)的伪解、随机数生成器(RNG)以及图像文件的读写操作。
1. 奇异值分解(SVD)的伪解
在处理超定系统时,我们可以通过特定的方法得到伪解,这种伪解在最小二乘误差意义上是最优解。具体来说,对于矩阵 W ,对象 diag(W)–1 是一个对角矩阵,其对角元素 λi* 由 W 的对角元素 λi 定义,当 λi ≥ ε 时, λi* = λi−1 。这里的 ε 是奇异阈值,通常是一个非常小的数,与 W 的对角元素之和成正比(即 ε0 ∑i λi )。
在实际应用中,直接使用 cv::SVD::backSubst() 的情况相对较少。因为通过调用 cv::solve() 并传递 cv::DECOMP_SVD 方法标志可以实现相同的功能,而且这样做更加简便。只有在需要用相同的左侧矩阵( x )求解多个不同系统时,直接调用 cv::SVD::backSubst() 才更合适。
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