cv::eigen

void TestEigen()
{
	cv::Mat m = (cv::Mat_<float>(3, 3) << 1, 2, 3,
		2, 5, 6,
		3, 6, 7);
	cv::Mat eigenvalues;
	cv::Mat eigenvectors;

	cv::eigen(m, eigenvalues, eigenvectors);
	std::cout << eigenvalues << std::endl;
	std::cout << eigenvectors << std::endl;

	return;
}

int main(int argc, char** argv) {

	TestEigen();
	cv::waitKey(0);
	return 0;
}

  

 

bool cv::eigen	(	InputArray 	src,
					OutputArray 	eigenvalues,
					OutputArray 	eigenvectors = noArray() 
					)	

  

解析:

src:输入矩阵,只能是 CV_32FC1 或 CV_64FC1 类型的方阵(即矩阵转置后还是自己)
eigenvalues:输出的特征值组成的向量,数据类型同输入矩阵,排列从大到小
eigenvectors:输出的特征向量组成的矩阵,数据类型同输入矩阵,每一行是一个特征向量,对应相应位置的特征值
备注: 对于非对称矩阵,可以使用 cv::eigenNonSymmetric() 计算特征值和特征向量。

 

posted @ 2022-09-25 20:15  leochan007  阅读(135)  评论(0编辑  收藏  举报