Matrix QR Decomposition using OpenCV

时间:2022-04-24 09:51:40

Matrix QR decomposition is very useful in least square fitting model. But there is no function available to do it in OpenCV directly. So i write a function to do it myself.

It is based on the House Holder Algorithm. The defailed algorithm can be found in https://en.wikipedia.org/wiki/QR_decomposition.

The function and test code is in below.

void HouseHolderQR(const cv::Mat &A, cv::Mat &Q, cv::Mat &R)
{
assert ( A.channels() == );
assert ( A.rows >= A.cols );
auto sign = [](float value) { return value >= ? : -; };
const auto totalRows = A.rows;
const auto totalCols = A.cols;
R = A.clone();
Q = cv::Mat::eye ( totalRows, totalRows, A.type() );
for ( int col = ; col < A.cols; ++ col )
{
cv::Mat matAROI = cv::Mat ( R, cv::Range ( col, totalRows ), cv::Range ( col, totalCols ) );
cv::Mat y = matAROI.col ( );
auto yNorm = norm ( y );
cv::Mat e1 = cv::Mat::eye ( y.rows, , A.type() );
cv::Mat w = y + sign(y.at<float>(,)) * yNorm * e1;
cv::Mat v = w / norm( w );
cv::Mat vT; cv::transpose(v, vT );
cv::Mat I = cv::Mat::eye( matAROI.rows, matAROI.rows, A.type() );
cv::Mat I_2VVT = I - * v * vT;
cv::Mat matH = cv::Mat::eye ( totalRows, totalRows, A.type() );
cv::Mat matHROI = cv::Mat(matH, cv::Range ( col, totalRows ), cv::Range ( col, totalRows ) );
I_2VVT.copyTo ( matHROI );
R = matH * R;
Q = Q * matH;
}
} void TestQRDecomposition()
{
cv::Mat A, Q, R; //Test case 1
{
//A = cv::Mat ( 4, 3, CV_32FC1 );
//A.at<float>(0,0) = -1.f;
//A.at<float>(0,1) = -1.f;
//A.at<float>(0,2) = 1.f; //A.at<float>(1,0) = 1.f;
//A.at<float>(1,1) = 3.f;
//A.at<float>(1,2) = 3.f; //A.at<float>(2,0) = -1.f;
//A.at<float>(2,1) = -1.f;
//A.at<float>(2,2) = 5.f; //A.at<float>(3,0) = 1.f;
//A.at<float>(3,1) = 3.f;
//A.at<float>(3,2) = 7.f;
} {
A = cv::Mat(, , CV_32FC1);
A.at<float>(, ) = .f;
A.at<float>(, ) = -.f;
A.at<float>(, ) = .f; A.at<float>(, ) = .f;
A.at<float>(, ) = .f;
A.at<float>(, ) = -.f; A.at<float>(, ) = -.f;
A.at<float>(, ) = .f;
A.at<float>(, ) = -.f; A.at<float>(, ) = -.f;
A.at<float>(, ) = .f;
A.at<float>(, ) = .f; A.at<float>(, ) = .f;
A.at<float>(, ) = .f;
A.at<float>(, ) = .f;
} std::cout << "A: " << std::endl;
printfMat<float>(A); HouseHolderQR(A, Q, R); std::cout << "Q: " << std::endl;
printfMat<float>(Q); std::cout << "R: " << std::endl;
printfMat<float>(R); cv::Mat AVerify = Q * R;
std::cout << "AVerify: " << std::endl;
printfMat<float>(AVerify);
}

Matrix QR Decomposition using OpenCV的更多相关文章

  1. Mahout源码分析之 -- QR矩阵分解

    一.算法原理 请参考我在大学时写的<QR方法求矩阵全部特征值>,其包含原理.实例及C语言实现:http://www.docin.com/p-114587383.html 二.源码分析 这里 ...

  2. &lbrack;Bhatia&period;Matrix Analysis&period;Solutions to Exercises and Problems&rsqb;Contents

    I find it may cost me so much time in doing such solutions to exercises and problems....I am sorry t ...

  3. QR分解

        从矩阵分解的角度来看,LU和Cholesky分解目标在于将矩阵转化为三角矩阵的乘积,所以在LAPACK种对应的名称是trf(Triangular Factorization).QR分解的目的在 ...

  4. &lbrack;Bhatia&period;Matrix Analysis&period;Solutions to Exercises and Problems&rsqb;ExI&period;2&period;2

    Show that the following statements are equivalent: (1). $A$ is positive. (2). $A=B^*B$ for some $B$. ...

  5. &lbrack;Bhatia&period;Matrix Analysis&period;Solutions to Exercises and Problems&rsqb;ExI&period;1&period;3

    Use the QR decomposition to prove Hadamard's inequality: if $X=(x_1,\cdots,x_n)$, then $$\bex |\det ...

  6. OpenCV&lpar;5&rpar;-图像掩码操作(卷积)-锐化

    锐化概念 图像平滑过程是去除噪声的过程.图像的主要能量在低频部分,而噪声主要集中在高频部分.图像的边缘信息主要也在高频部分,在平滑处理后,将会丢不部分边缘信息.因此需要使用锐化技术来增强边缘. 平滑处 ...

  7. C&plus;&plus; &amp&semi; OpenCV 零散学习总结

    OpenCV中Mat基本用法: Mat类 (Matrix的缩写) 是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类.从功能上讲,Mat类在IplImage结构的基础上进一步增强,并且,由于引入C++高级编 ...

  8. 【Python &vert; opencv&plus;PIL】常见操作(创建、添加帧、绘图、读取等)的效率对比及其优化

    一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食 ...

  9. 【原创】开源Math&period;NET基础数学类库使用&lpar;06&rpar;直接求解线性方程组

                   本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 ...

随机推荐

  1. iOS sha1加密算法

    最近在项目中使用到了网络请求签名认证的方法,于是在网上找关于OC sha1加密的方法,很快找到了一个大众使用的封装好的方法,以下代码便是 首先需要添加头文件 #import<CommonCryp ...

  2. 通过Powershell开启RDP

    1) Enable Remote Desktop set-ItemProperty -Path 'HKLM:\System\CurrentControlSet\Control\Terminal Ser ...

  3. linux中crontab实现以秒执行任务

    用crontab+sleep实现以秒执行任务 crontab -e * * * * * /bin/date >>/tmp/date.txt * * * * * sleep 10s; /bi ...

  4. 浏览器兼容性的css hack 写法

    IE各版本浏览器之间的识别概括如下: IE6:能识别 * .\9 和 _ ,不能识别 !important IE7:能识别 * .\9 和 !important,不能识别 _ IE8:能识别 \9 和 ...

  5. 【转】10分钟了解设计模式(C&num;)

    10分钟了解设计模式(C#) 最近把<大话设计模式>重温了下(看完序才知道原来作者是也是博客园园友,这本书的最早博客版本在这里).体会最深的就是面向接口编程的重要性,如何在自己的项目中进行 ...

  6. Spring &plus; Fastweixin 微信开发

    这篇文章转自<http://www.qtdebug.com/spring-weixin/> 微信有两种模式,编辑模式和开发者模式,有些功能是互斥的,不可以同时使用,微信开发需要在开发者模式 ...

  7. Cocos2D iOS之旅&colon;如何写一个敲地鼠游戏&lpar;二&rpar;&colon;Cocos2D中的高清支持

    大熊猫猪·侯佩原创或翻译作品.欢迎转载,转载请注明出处. 如果觉得写的不好请告诉我,如果觉得不错请多多支持点赞.谢谢! hopy ;) 免责申明:本博客提供的所有翻译文章原稿均来自互联网,仅供学习交流 ...

  8. Python操作MySQL:pymysql模块

    连接MySQL有两个模块:mysqldb和pymysql,第一个在Python3.x上不能用,所以我们学pymysql import pymysql # 创建连接 conn = pymysql.con ...

  9. &lpar;05&rpar; SpringBoot开发RESTFull?

    1. 什么是RESTFull? RESTFull 一种互联网软件架构设计的风格,但它并不是标准,它只是提出了一组客户端和服务器交互时的架构理念和设计原则,基于这种理念和原则设计的接口可以更简洁,更有层 ...

  10. Swift 模型属性

    1 .  // 定义模型属性时,一般定义为可选的,可以简化代码,不需要写 init 方法    // 如果是基本数据类型,不能设置为可选的,而且要设置初始值 var name: String? pri ...