在 numpy/scipy 中求解最小二乘？

Question

Lucas Kanade 实现

我正在尝试在不使用任何库的情况下为某些项目实现 Lucas Kanade 算法。我关注this guide from opencv.

我一直在翻译下面的最小二乘方程。

我不确定下面的代码是计算方程的正确方法吗？

我的代码

inv(X)*np.matrix(T)

在哪里

X =

T =

如果是，请承认我。如果没有，请提供演示如何使用 numpy 或 scipy 进行操作。

我不确定如何验证最小二乘的正确性。 否则我不会问这个问题

Answer 1

我假设您已经在等式的右侧创建了两个矩阵（第一个矩阵 X 和第二个矩阵 T）。一旦你有了这两个矩阵，你就可以做这样的事情

import numpy as np

uvVector = np.dot(np.linalg.inv(X), T)

np.dot 进行矩阵乘法。