我正在使用JAMA在图像处理中进行一些矩阵运算。在这里,我将一个矩阵与它的转置相乘。当然,这是可能的。但我收到以下错误:
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Matrix dimensions must agree.
at Jama.Matrix.checkMatrixDimensions(Matrix.java:1041)
at Jama.Matrix.arrayTimes(Matrix.java:615)
at javaapplication52.JavaApp
我目前正在编写一段代码,该代码将两个矩阵3x4*4x1进行矩阵乘法,以获得3x1矩阵。为此,我使用Java和OpenCV,因为我是在图像处理的上下文中工作。 下面是我使用的一段简化代码: Mat projectionMat = new Mat(3,4,CvType.CV_32FC1);
Mat pointI = new Mat(1,4,CvType.CV_32FC1);
Mat transPointI = new Mat(4,1,CvType.CV_32FC1);
Core.transpose(pointI, transPointI);
Mat sUV = new Mat(3,1,CvTyp
我尝试将这些1维矩阵(或向量)彼此相乘,如下所示: a = np.array([1,2,3]).reshape(1,3)
b = np.array([4,5,6]).reshape(1,3)
c = np.dot(a,b) print(c)输出的错误为'shapes (1,3) and (1,3) not aligned‘,根据矩阵乘法法则是正确的。 但是当我做c = a*b和print(c)时,我得到了一个1 x 3的矩阵- array([[ 4, 10, 18]])。 我的问题是,1X3*1X3矩阵乘法是如何产生1X3矩阵的?第一个矩阵的列应该等于第二个矩阵的行。难到不是么?
我正在做一些SfM,在从基本矩阵中获取R和T时遇到困难。
下面是我在源代码中所做的工作:
Mat fundamental = Calib3d.findFundamentalMat(object_left, object_right);
Mat E = new Mat();
Core.multiply(cameraMatrix.t(), fundamental, E); // cameraMatrix.t()*fundamental*cameraMatrix;
Core.multiply(E, cameraMatrix, E);
Mat R = new Mat();
Mat.zeros(3,
我有一个2D矩阵,例如X=np.ones((97,2))和另一个向量,例如Theta=np.zeros((2,1)),当我将向量Theta和矩阵X相乘时,会引发错误 'operands could not be broadcast together with shapes (2,1) (97,2)' 但是当我将Theta.T* x相乘时,它会输出一个新的(97, 2) matrix。 它是如何工作的?(1,2) *(97,2)是如何工作的,如果形状无关紧要,那么当Theta * X出现错误时,谁能解释一下呢?
当im试图使用tf.matmul将形状为41、22、512和512的两个矩阵相乘时,我得到以下错误:
ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 3 for 'MatMul' (op: 'MatMul')
with input shapes: [41,22,512], [512]..
我通常认为这样的乘法输出一个形状为41,22,1或41,22的张量。
当我这样做的时候,图形输出是完全混乱的,但我出于好奇尝试了一下。我原以为它会因为非法的数学运算而崩溃:
// gl_Position=Projection*Modelview*Position; <- normal, works fine
// gl_Position=Position*Modelview*Projection; <- bad output, but still runs fine
Position是向量,其他是矩阵。
OpenGL是列为主的,这意味着您只能将矩阵右侧的向量相乘。如果向量是列,则没有数学方法将向量乘到矩阵的左侧,因为内部维度不匹配:
下面是一个计算两个矩阵A和B之间的矩阵乘法的函数,其值将存储在矩阵C中。矩阵B中的行数与A中的列数相同。我假设这个函数中存在错误,因为当使用该函数时,它似乎不能产生正确的输出,但是错误可能在我的程序的其他部分。
void matMul(Matrix A, Matrix B, int ARows, int ACols, int BCols, Matrix C){
int i,j,k;
for(i=0;i<ARows;i++){
for(j=0;j<ACols;j++){
int sum = 0;
f
我正在尝试根据用Java语言实现Matlab的rgb2gray。我有以下代码:
public BufferedImage convert(BufferedImage bi){
int heightLimit = bi.getHeight();
int widthLimit = bi.getWidth();
BufferedImage converted = new BufferedImage(widthLimit, heightLimit,
BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
for(int height = 0; h
我第一次真正尝试使用Python和NumPy来做一些图像处理。我有一个加载为3维NumPy数组的图像,其中轴0表示图像带,轴1和2表示像素的列和行。在此基础上,我需要获取表示每个像素的3x1矩阵,并执行一些操作,从而生成另一个3x1矩阵,该矩阵将用于构建结果图像。
我的第一种方法(简化的随机数据)如下所示:
import numpy as np
import random
factor = np.random.rand(3,3)
input = np.random.rand(3,100,100)
results = np.zeros((3,100,100))
for x in range(
给定图像中一组3D点的透视投影公式:
lambda_ij * x_ij = P_i * X_j;
如何估计在最小二乘意义下最小化上述方程的lambda_ij矩阵的值:
鉴于这一点:
x_ij is 3 by n matrix
P_i is 3 by 4 matrix
和
X_j is 4 by n matrix.
我试过了
x_ij \ P_i * X_j
但是这给了我一个我无法解释的n x n矩阵,因为我希望lambda_ij应该是一个1 x n矩阵。
编辑:lambda_ij .* x_ij是元素与元素的乘法