C/C++ 特征库，Jacobi SVD 返回

特征库，Jacobi SVD


12345
2025-04-01 12:44:46 (2天前)


我正在尝试估计两组点之间的3D旋转矩阵，我想通过计算协方差矩阵的SVD（比如C）来做到这一点，如下所示：

U，S，V = svd（C）
R = V * U ^ T.
C在我…

2 条回复
  1. 0# google你他吗 | 2019-08-31 10-32



    这与存储行主要或列主要的矩阵无关。

    svd(C)

    给你：



    1.     
            U  S.asDiagonal()  V.transpose() == C
    2. </code>
    3.


    所以最近的旋转

    R

    至

    C

    是：



    1.     
            R = U * V.transpose();
    2. </code>
    3.


    如果你想申请

    R

    到了一定程度

    p

    （存储为列向量），然后你做：



    1.     
            q = R * p;
    2. </code>
    3.


    现在你是否感兴趣

    R

    或者它的逆

    R.transpose()==V.transpose()*U

    你决定。



    奇异值可以缩放列的列

    U

    ，所以你应该反转列来获得

    det(U)=1

    。同样，与存储布局无关。


登录 后才能参与评论