performance - 逆行列の最速の方法

Question

逆関数や関数の多い画像を処理したい。コードを高速に実行するには、3 つの反転方法の中で高速な方法を提案できますか?

double cvInvert(const CvArr* src, CvArr* dst, int method=CV_LU)

• CV_LU 最適なピボット要素が選択されたガウス消去法
• CV_SVD 特異値分解 (SVD) メソッド
• CV_SVD_SYM 対称正定義行列の SVD メソッド。

Answer 1

OpenCV2.x にはMat::inv(int method)、逆行列を計算するために呼び出される新しいインターフェイスがあります。リファレンスを参照してください。

C++: MatExpr Mat::inv(int method=DECOMP_LU) const

パラメータ: メソッド –</p>

   Matrix inversion method. Possible values are the following:
        DECOMP_LU is the LU decomposition. The matrix must be non-singular.
        DECOMP_CHOLESKY is the Cholesky LL^T decomposition for symmetrical positively defined matrices only. This type is about twice faster than LU on big matrices.
        DECOMP_SVD is the SVD decomposition. If the matrix is singular or even non-square, the pseudo inversion is computed.

それぞれの方法でテストを行ったところ、テスト ケースでは DECOMP_CHOLESKY が最速であり、LU も同様の結果を示しています。

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

int main(void)
{
    cv::Mat img1 = cv::imread("2.png");
    cv::Mat img2, img3, img;
    cv::cvtColor(img1, img2, CV_BGR2GRAY);
    img2.convertTo(img3, CV_32FC1);
    cv::resize(img3, img, cv::Size(200,200));

    double freq = cv::getTickFrequency();

    double t1 = 0.0, t2 = 0.0;
    t1 = (double)cv::getTickCount();
    cv::Mat m4 = img.inv(cv::DECOMP_LU);
    t2 = (cv::getTickCount()-t1)/freq;
    std::cout << "LU:" << t2 << std::endl;

    t1 = (double)cv::getTickCount();
    cv::Mat m5 = img.inv(cv::DECOMP_SVD);
    t2 = (cv::getTickCount()-t1)/freq;
    std::cout << "DECOMP_SVD:" << t2 << std::endl;

    t1 = (double)cv::getTickCount();
    cv::Mat m6 = img.inv(cv::DECOMP_CHOLESKY);
    t2 = (cv::getTickCount()-t1)/freq;
    std::cout << "DECOMP_CHOLESKY:" << t2 << std::endl;

    cv::waitKey(0);
}

実行結果は次のとおりです。

ル:0.000423759

DECOMP_SVD:0.0583525

DECOMP_CHOLESKY:9.3453e-05