python - cv2.solve无法返回最小二乘解

Question

我想使用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  ]]

当尝试使用opencv进行相同操作时，出现错误，我无法理解:

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中添加一个明确的解决方案方法参数，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( that's the default value of flags argument)。
但是LU分解仅用于平方矩阵，不适用于您的情况(线性系统被超定)。 DECOMP_SVD， DECOMP_QR和/或 DECOMP_NORMAL更适合您的情况。