opencv svd 예제

다중 채널 배열의 경우 함수는 각 채널을 독립적으로 처리합니다. 출력이 8비트가 아닌 경우 Mat::convertTo 메서드(또는 행렬 식사용)를 호출한 다음 결과의 절대 값을 계산하여 작업을 에뮬레이트할 수 있습니다. 예: 마지막 매개 변수인 coiMode는 COI 집합으로 이미지를 처리하는 방법을 지정합니다. 기본적으로 0이며 COI가 있는 이미지가 들어오면 함수가 오류를 보고합니다. 그리고 coiMode=1은 오류가 신호되지 않는다는 것을 의미합니다. COI 의 존재를 확인하고 수동으로 처리해야합니다. 매트와 MatND와 같은 현대적인 구조는 기본적으로 COI를 지원하지 않습니다. 새 스타일 배열의 개별 채널을 처리하려면 관심 채널이 처리되는 배열(예: 매트릭스 반복기 사용)을 통해 루프를 구성하거나 mixChannels(새 스타일 배열의 경우) 또는 mixChannels(를 사용하여 COI를 추출해야 함) extractImageCOI(이전 스타일 배열의 경우)는 이 개별 채널을 처리하고 필요한 경우 출력 배열에 다시 삽입합니다(mixChannels() 또는 insertImageCOI() DFT 성능은 벡터 크기의 단조 함수가 아닙니다. 따라서 두 배열의 컨볼루션을 계산하거나 배열의 스펙트럼 분석을 수행할 때 일반적으로 입력 데이터를 0으로 압축하여 원래 배열보다 훨씬 빠르게 변환할 수 있는 배열을 훨씬 더 크게 변환하는 것이 합리적입니다. 크기가 2의 힘(2, 4, 8, 16, 32, …)인 배열은 처리가 가장 빠릅니다.

그러나 크기가 2, 3 및 5의 제품인 배열(예: 300 = 5*5*3*2*2)도 매우 효율적으로 처리됩니다. 이 함수 감소는 행렬 행/열을 1D 벡터 집합으로 처리하고 단일 행/열을 얻을 때까지 벡터에서 지정된 작업을 수행하여 행렬을 벡터로 줄입니다. 예를 들어 이 함수를 사용하여 래스터 이미지의 수평 및 수직 투영을 계산할 수 있습니다. CV_REDUCE_SUM 및 CV_REDUCE_AVG의 경우 출력은 정확도를 유지하기 위해 더 큰 요소 비트 깊이를 가질 수 있습니다. 또한 이 두 가지 감소 모드에서도 멀티 채널 어레이가 지원됩니다. 위의 단지 건조, 기술적 인 설명입니다. 그것은 우리에게 방법이 무엇을하고 있는지에 대한 직관적 인 느낌을 제공하지 않습니다. 따라서 두 차원에서 가장 간단한 예제를 가정해 보겠습니다. 그것은 더 높은 치수에 매우 자연스럽게 일반화. 이 함수는 BLAS 레벨 3의 gemm 함수와 유사한 일반화된 행렬 곱셈을 수행합니다. 예를 들어 gemm(src1, src2, 알파, src3, 베타, dst, GEMM_1_T + GEMM_3_T)은 명시적 SVD에 해당하며, 추가 백 대체는 동일한 왼쪽(예: src)을 가진 많은 선형 시스템을 해결해야 하는 경우에만 의미가 있습니다. 당신이 필요로하는 모든 (아마도 즉시 사용할 수있는 여러 rhs와) 하나의 시스템을 해결하는 것입니다 경우, 단순히 호출 solve() 거기에 PASS DECOMP_SVD를 추가.

그것은 절대적으로 같은 일을한다. Statsbot 팀의 친구인 피터 밀스는 이러한 방법을 “전동 공구”라고 부릅니다. 우리는 그에게 이러한 도구 중 하나인 단수 값 분해 또는 SVD에 대해 예제와 응용 프로그램과 함께 알려달라고 요청했습니다. 공변 행렬은 nsamples x nsamples가 됩니다.