小编Vie*_*Vie的帖子

谁能在C++中推荐稳定正确的单值分解(SVD)？最好是独立实现(不希望为一个方法添加大型库).

我使用OpenCV ...但openCV SVD为单个矩阵返回不同的分解(!).据我所知,存在多个简单矩阵的分解...但是为什么openCV会这样做呢？随机基础？或者是什么？

在某些情况下,这种不稳定性导致我的计算错误,我无法理解为什么.然而,结果由mathlab或wolframalpha返回 - 总是给出正确的计算....

对于我的跨平台应用程序,我已经开始使用Boost,但我无法理解如何实现代码来重现Win32的关键部分或.Net的行为lock.

我想编写一个Foo可以从不同线程调用的方法来控制对共享字段的写操作.应该允许同一线程内的递归调用(Foo() - > Foo()).

在C#中,这个实现非常简单:

object _synch = new object();
void Foo()
{
    lock (_synch)  // one thread can't be lock by him self, but another threads must wait untill
    {
        // do some works
        if (...) 
        {
           Foo();
        }
    }
}

我创建了一个简单的测试应用程序,用于从基本矩阵执行平移(T)和旋转(R)估计.

1. 生成50个随机点.
2. 计算投影pointSet1.
3. 通过矩阵(R | T)转换点.
4. 计算新的投影点Set2.
5. 然后计算基本矩阵˚F.
6. 像E = K2^T F K1(K1, K2- 内部相机矩阵)提取基本矩阵.
7. 使用SVD获取UDV^T.

并计算restoredR1 = UWV^T,restoredR2 = UW^T.并看到他们中的一个设置为初始[R .

但是,当我计算平移矢量,restoredT = UZU^T我得到规范化的牛逼.

restoredT*max(T.x, T.y, T.z) = T

如何恢复正确的翻译载体？

我创建了一些场景,我希望显示一些静态背景图像,这不会改变我对场景的方式和方式.