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python - cv2.solve 无法返回最小二乘解

问题描述

我想用来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  ]]

当尝试用 opencv 做同样的事情时，我得到一个我无法理解的错误：

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'

标签： pythonopencvlinear-algebra

解决方案

向 中添加显式求解方法参数cv2.solve，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（这是 flags 参数的默认值）。但 LU 分解仅用于方阵，不适用于您的情况（线性系统超定）。DECOMP_SVD,DECOMP_QR和/或DECOMP_NORMAL更适合您的情况。

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