在opencv中是否有求解xA=b的函数？

我知道函数

solve

可以求解

Ax=b

。但是我想要一个函数来解x的xA=b？ 有一些功能可用吗

顺便说一下，它应该像Matlab一样工作：

x = B/A solves the system of linear equations x*A = B for x. The matrices A and B must contain the same number of columns. MATLAB® displays a warning message if A is badly scaled or nearly singular, but performs the calculation regardless.

If A is a scalar, then B/A is equivalent to B./A.

If A is a square n-by-n matrix and B is a matrix with n columns, then x = B/A is a solution to the equation x*A = B, if it exists.

If A is a rectangular m-by-n matrix with m ~= n, and B is a matrix with n columns, then x = B/A returns a least-squares solution of the system of equations x*A = B.

---

使用矩阵求逆的方法：

如果xA=b，那么x*A*inv（A）=b*inv（A）x=b*inv（A），那么在opencv中您将有：

void mrdivide(const cv::Mat &A, const cv::Mat &b, cv::Mat &x) {
    x = b * A.inv();
}

然而，由于矩阵求逆的成本较高，并且从数值方法的角度来看，精度损失较大，因此不建议这样做。此外，它只能解非超定线性方程组，且系统矩阵A必须是可逆的

使用矩阵转置的方法：

因为我们有xA=b，所以（xA）^T=b^ta^T*x^T=b^T，所以我们可以使用cv:：solve（A.T（），b.T（），x），x.T（）是一个结果：

void mrdivide(const cv::Mat &A, const cv::Mat &b, cv::Mat &x) {
     cv::solve(A.t(), b.t(), x);
     cv::transpose(x,x);
}

---

这是一般性的建议解决方案。它提供solve（）所能提供的所有功能

为什么不直接将A和B的转置使用solve？但如果A不可逆（单极化），那么它就会失败。基于转置的解决方案比基于逆的解决方案要好得多。首先，矩阵求逆比求解方程组更复杂。第二，反演的数值稳定性不是很好。在C++中，行X.T-（）不做任何事情。它应该是转置（x，x）；或x=x.t（）@你是对的，改变了答案。谢谢