Python矩阵逆

我有一个我计算过的摄像机矩阵

k

。

k

的值为：

[[  1.92160183e+08   0.00000000e+00   3.06056985e+02]
 [  0.00000000e+00   1.92160183e+08   1.57709172e+02]
 [  0.00000000e+00   0.00000000e+00   1.00000000e+00]]

[[  1.00000000e+00   0.00000000e+00  -4.87462472e-04]
 [  0.00000000e+00   1.00000000e+00  -1.29434633e-04]
 [  0.00000000e+00   0.00000000e+00   1.00000000e+00]]

现在，我已经尝试使用numpy（使用

np.linalg.inv（k）

）找到

k

的倒数。让

k1

与

k

相反

使用numpy，

k*k1

的值为：

[[  1.92160183e+08   0.00000000e+00   3.06056985e+02]
 [  0.00000000e+00   1.92160183e+08   1.57709172e+02]
 [  0.00000000e+00   0.00000000e+00   1.00000000e+00]]

[[  1.00000000e+00   0.00000000e+00  -4.87462472e-04]
 [  0.00000000e+00   1.00000000e+00  -1.29434633e-04]
 [  0.00000000e+00   0.00000000e+00   1.00000000e+00]]

现在，我期望得到一个完美的单位矩阵，但是由于应该为零的值非常小，我决定忽略这个事实，即结果不是一个完美的单位矩阵

现在我的问题是：我还有另外两个矩阵

R

和

h

R

是一个单位矩阵（它并不总是一个单位矩阵，但为了简单起见，假设是这样）。我需要执行

H1=k*R*k1*h

。理想情况下，这应该将h的值分配给H1（因为

k*R*k1

应该是恒等式）

我的原始h矩阵：

 [[  1.71025842e+00  -7.51761942e-01   1.02803446e+02]
 [ -2.98552735e-16   1.39232576e-01   1.62792482e+02]
 [ -1.13518150e-18  -2.27094753e-03   1.00000000e+00]]

我的R矩阵：

[[ 1.  0.  0.]
 [ 0.  1. -0.]
 [-0.  0.  1.]]

使用

H1=k*R*k1*h

生成的

H1

值：

[[ 1.71025842 -0.         -0.        ]
 [-0.          0.13923258  0.        ]
 [ 0.         -0.          1.        ]]

[[ 1.71025842 -0.         -0.05011282]
 [-0.          0.13923258 -0.02107099]
 [-0.         -0.          1.        ]]

使用

H1=k*k1*h

生成的

H1

值：

[[ 1.71025842 -0.         -0.        ]
 [-0.          0.13923258  0.        ]
 [ 0.         -0.          1.        ]]

[[ 1.71025842 -0.         -0.05011282]
 [-0.          0.13923258 -0.02107099]
 [-0.         -0.          1.        ]]

---

为什么

H1

的值不应该等于

h

？我怎样才能解决这个问题

您对

*

操作员所做工作的理解是有缺陷的。它不执行点积。而是对两个数组执行元素相乘，也称为

因此，如果有两个二维数组，

A

和

B

，则点积的计算公式为-

鉴于，hadamard产品如下所示-

这是一个元素级乘法（以及您当前正在做的事情）。尝试用调用

np.ndarray.dot

或使用

@

运算符替换此选项：

>>> k.dot(k1)

或者

将此与-

>>> k * k1  
array([[  1.00000000e+00,   0.00000000e+00,  -4.87462473e-04],
       [  0.00000000e+00,   1.00000000e+00,  -1.29434634e-04],
       [  0.00000000e+00,   0.00000000e+00,   1.00000000e+00]])

这就是你之前得到的

根据定义，矩阵是二维的。因此，使用术语2D矩阵是多余的。可以说是2D数组，也可以说是矩阵：）