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OpenCV中的实用工具与图像文件操作
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个强大且广泛使用的库，它提供了众多实用的工具和函数，用于处理各种图像和视频相关的任务。本文将介绍 OpenCV 中的一些重要概念和功能，包括奇异值分解（SVD）的伪解、随机数生成器（RNG）以及图像文件的读写操作。
1. 奇异值分解（SVD）的伪解
在处理超定系统时，我们可以通过特定的方法得到伪解，这种伪解在最小二乘误差意义上是最优解。具体来说，对于矩阵 W ，对象 diag(W)–1 是一个对角矩阵，其对角元素 λi* 由 W 的对角元素 λi 定义，当 λi ≥ ε 时， λi* = λi−1 。这里的 ε 是奇异阈值，通常是一个非常小的数，与 W 的对角元素之和成正比（即 ε0 ∑i λi ）。
在实际应用中，直接使用 cv::SVD::backSubst() 的情况相对较少。因为通过调用 cv::solve() 并传递 cv::DECOMP_SVD 方法标志可以实现相同的功能，而且这样做更加简便。只有在需要用相同的左侧矩阵（ x ）求解多个不同系统时，直接调用 cv::SVD::backSubst() 才更合适。
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