Comment calculer SVD en utilisant Cimg (ou peut-être openCV ou bibliothèque propre)?

Question

Quelqu'un peut-il me donner un guide rapide sur la façon d'utiliser Cimg pour calculer SVD pour un tableau à trois dimensions? Je veux juste obtenir la décomposition du tableau afin de le compresser petit pour accélérer le processus. Quelle valeur dois-je entrer à où et comment obtenir la sortie? J'ai été fouillé et je n'arrive toujours pas à comprendre comment cela fonctionne. et pas vraiment comprendre comment SVD fonctionne aussi bien .. sachez qu'il peut être utilisé pour décompresser la matrice.

En même temps, je trouve que OpenCV et bibliothèque Eigen peut aussi faire le travail, ne laissez-moi savoir si leurs pas est beaucoup plus facile ..

(Alternative pour moi au lieu de SVD est PCA, que je trouvé sa source/bibliothèque, mais aussi ne sais pas comment utiliser ..)

Merci!

Answer 1

Voir http://cimg.sourceforge.net/reference/structcimg__library_1_1CImg.html#a9a79f3a0849388b3ec13bd140b67a12e

CImg<float> A(3,3); // A = U'*S*V 
A.rand(0,1); 
CImgList<float> USV = A.get_SVD(); //USV[0] = U and so forth