opencv中求最小二乘的函數(shù)是什么？當w為常數(shù)時，是一個簡單的最小二乘問題。原問題寫成矩陣，即minzwz lambda * zddz s . t . zy–xax是x對角化形成的矩陣。有min f

opencv中求最小二乘的函數(shù)是什么？

當w為常數(shù)時，是一個簡單的最小二乘問題。原問題寫成矩陣，即minzwz lambda * zddz s . t . zy–xax是x對角化形成的矩陣。

有min f(a)(y–xa)w(y–xa)lambda *(y–xa)DD(y–xa)將約束帶入目標函數(shù)。解析解可以通過直接對f (a)求梯度并使其為0來獲得。因為W在變，所以情況比較復雜。目前我想到兩個方案。

第一種是在每次迭代中將權(quán)重wi視為a的函數(shù)。f(a)的梯度每減小一次，步長就比較小，應該能收斂到局部最優(yōu)。

第二種是在每次迭代中為前一次迭代中生成的A固定W的值。加權(quán)最小二乘，再一個加權(quán)最小二乘，也應該能夠收斂到局部最優(yōu)。

后者可以參考加權(quán)最小二乘算法。

python怎么獲取元素寬高？

使用opencv圖像處理庫函數(shù)，例如cv2.width或cv2.h

opencv有直接提取圖像色度.飽和度.亮度的函數(shù)嗎？

[1]調(diào)用cvCvtColor將圖像轉(zhuǎn)移到HSV顏色空間，如:cvcvtcolor (RGB，HSV，cv _ bgr2hsv)，然后調(diào)用cvSplit函數(shù)分離H分量，再單獨訪問H分量，使H為通道0。

[2] HSV(色調(diào)、飽和度、值)是1978年根據(jù)顏色的直觀特性創(chuàng)建的顏色空間，也稱為Hexcon

opencv和VC 有什么區(qū)別？

我的畢業(yè)設(shè)計是用OpenCV 2寫的，前期用C寫了一個Demo，最終產(chǎn)品用Python 2寫的。

兩者的主要區(qū)別是接口和效率。

其實Python和C的OpenCV接口差不多。不同的是，如果用C，matrix用的是cv : : MAT，Python用的用法和接口不同，但是文檔豐富，使用起來非常方便，原理也差不多。

就效率而言，Python s接口其實只是一層綁定，最后是libOpenCV_*中的函數(shù)。所以被調(diào)用，所以在opencv層的效率和在c中是完全一樣的，唯一的區(qū)別就是和cv : : mat不一樣。Numpy的底層也是用C擴展的方法寫的，但是和C版本的OpenCV接口相比，Python 的接口需要轉(zhuǎn)換Numpy 的數(shù)據(jù)。到OpenCV的c接口的可接受輸入。

實測Python寫的程序會慢，但沒有測試數(shù)據(jù)支持具體的慢。

用Python寫其實比用C開發(fā)快不了多少，因為接口都一樣，所以我建議直接用C寫。

后來選了Python，只是想試試Python的接口。