我想使用cv2.solve
求解线性矩阵方程a * X = b。
输入矩阵的类型为float32,a的形状为(10,4),b的形状为(10,1)。
使用numpy我得到正确的输出:
x, _, _, _ = np.linalg.lstsq(a, b, rcond=-1)
print(x)
[[ 0.81440514]
[ 0.08010263]
[46.14513 ]
[58.802303 ]]
当尝试使用opencv进行相同操作时,出现错误,我无法理解:x = cv2.solve(a, b)
Traceback (most recent call last):
File "/Users/yossib/.pyenv/versions/3.6.9/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3331, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
File "<ipython-input-22-611d9131dc5c>", line 1, in <module>
cv2.solve(a, b)
cv2.error: OpenCV(4.2.0) /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/core/src/lapack.cpp:1093: error: (-215:Assertion failed) (method != DECOMP_LU && method != DECOMP_CHOLESKY) || is_normal || src.rows == src.cols in function 'solve'
最佳答案
在cv2.solve
中添加一个明确的解决方案方法参数,例如:
x = cv2.solve(a, b, flags=cv2.DECOMP_QR)
默认情况下,opencv使用LU分解来求解线性系统(that's the default value of flags argument)。但是LU分解仅用于平方矩阵,不适用于您的情况(线性系统被超定)。
DECOMP_SVD
,DECOMP_QR
和/或DECOMP_NORMAL
更适合您的情况。
关于python - cv2.solve无法返回最小二乘解,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62622101/