opencv2.4中SVD分解的几种调用方法

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在摄影测量和计算机视觉中，考虑最优解问题时，经常要用到SVD分解。奇异值分解 (singular value decomposition,SVD) 是一种可靠地正交矩阵分解法，但它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。在matlab中，[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵，而S代表一对角矩阵。和QR分解法相同者，原矩阵A不必为正方矩阵。使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。

下面是最近在使用opencv2.4.2中的SVD分解法解方程时总结的几点：

// svd分解的四种调用方法：

//cout<<"A= "<<A<<endl; Mat U;

//=Mat(2*num,2*num,CV_64F);

Mat S=Mat(12,1,CV_64F);

Mat VT=Mat(12,12,CV_64F); // 注意：opencv中解得的是V的转置，matlab得到的直接是V

// 方式1

// SVD thissvd;

// thissvd.compute(A,S,U,VT,SVD::FULL_UV); // FULL_UV表示把U和VT补充称单位正交方阵，实际不是;

// 方式2

// SVD thissvd(A,SVD::FULL_UV);

// U=thissvd.u;