
由這張圖可以看出,W為一個向量空間,v為一個向量,而proj_v為v的正交投影向量,v-proj_v則會與W向量空間正交,正交投影向量的計算方式如下
A為W空間向量基底的集合,為一個行向量(column vector)的矩陣,v則是要計算正交投影的目標向量,而它的程式計算,則是下面的方式
正交投影向量計算
#include <cv.h>
#include <stdio.h>
float array1[]={1,1,2,-1,-2,0,1,1};
float array2[]={1,2,3,4};
void PrintMatrix(CvMat *Matrix,int Rows,int Cols,int Channels);
int main()
{
CvMat *A=cvCreateMat(4,2,CV_32FC1);
CvMat *v=cvCreateMat(4,1,CV_32FC1);
CvMat *Transpose_A=cvCreateMat(2,4,CV_32FC1);
CvMat *MulTransposed_A=cvCreateMat(2,2,CV_32FC1);
CvMat *tempMatrix1=cvCreateMat(4,2,CV_32FC1);
CvMat *tempMatrix2=cvCreateMat(2,1,CV_32FC1);
CvMat *proj_v=cvCreateMat(4,1,CV_32FC1);
cvSetData(A,array1,A->step);
cvSetData(v,array2,v->step);
cvTranspose(A,Transpose_A);
cvMulTransposed(A,MulTransposed_A,1);
cvInvert(MulTransposed_A,MulTransposed_A);
cvmMul(A,MulTransposed_A,tempMatrix1);
cvmMul(Transpose_A,v,tempMatrix2);
cvmMul(tempMatrix1,tempMatrix2,proj_v);
PrintMatrix(proj_v,4,1,1);
system("pause");
}
void PrintMatrix(CvMat *Matrix,int Rows,int Cols,int Channels)
{
for(int i=0;i<Rows;i++)
{
for(int j=0;j<Cols;j++)
{
for(int k=0;k<Channels;k++)
{
printf("%.2f ",cvGet2D(Matrix,i,j).val[k]);
}
}
printf("\n");
}
}
執行結果:
這裡用到了前面許多運算的函數,cvTranspose(),cvInvert(),cvmMul()以及cvMulTransposed(),cvMulTransposed()轉置相乘的乘積第一個引數為輸入CvMat矩陣向量,第二個引數為輸出CvMat矩陣向量,第三個引數為計算方式,分別為原矩陣乘以原矩陣轉置或是原矩陣轉置在乘以原矩陣的選擇,0為原矩陣與原矩陣轉置相乘,1為原矩陣轉置乘以原矩陣.正交投影的計算方法如下.
cvMulTransposed()
計算原矩陣與原矩陣轉置相乘,或是原矩陣轉置與原矩陣的乘積,因為原矩陣轉置相乘為對稱矩陣,因此可以用一些特殊算法來加快矩陣相乘的乘積,cvMulTransposed()第一個引數為輸入CvMat原矩陣資料結構,第二個引數為輸出CvMat資料結構,第三個引數為cvMulTransposed()這函式的參數,0為原矩陣與原矩陣轉置相乘,1為原矩陣轉置與原矩陣的乘積,第四個引數為輸入CvMat資料結構,將原矩陣與第四個引數的矩陣做相減,再做原矩陣轉置相乘原矩陣或是原矩陣相乘原矩陣轉置的運算
cvMulTransposed(輸入CvMat原矩陣資料結構,輸出CvMat資料結構,0或1的參數,輸入CvMat矩陣相減資料結構)
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