cv2.solve 无法返回最小二乘解

Question

我想用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 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  ]]

当尝试与opencv进行相同的操作时，我收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'

Answer 1

在cv2.solve中添加一个显式的解方法参数，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(这是 flags 参数的默认值(。 但是LU分解仅用于平方矩阵，不适用于您的情况(线性系统被过度确定(。DECOMP_SVD、DECOMP_QR和/或DECOMP_NORMAL更适合您的情况。