在numpy / scipy中求解最小二乘？

Question

Lucas Kanade实施

我试图在不使用任何库的情况下为某些项目实现Lucas Kanade算法。我正在关注this guide from opencv.

我被困在翻译下面的最小二乘方程式。

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)

其中

X =

T =

如果是，请告诉我。如果没有，请提供演示如何使用numpy或scipy。

  

我不确定如何验证最小二乘法的正确性。   否则我不会问这个问题

Answer 1

我假设你已经在等式的右边创建了两个矩阵（第一个矩阵X和第二个矩阵T）。一旦你有两个矩阵，你可以做这样的事情

import numpy as np

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

np.dot执行矩阵乘法。