SVD分解的c++代码（Eigen 库）

使用Eigen 库：进行svd分解，形如 A = U * S * V^T。

JacobiSVD<MatrixXd> svd(J, ComputeThinU | ComputeThinV);

U = svd.matrixU();

V = svd.matrixV();

A = svd.singularValues();

Eigen::JacobiSVD< _Matrix_Type_ > svd(a ,Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV);  

// EigenTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <Eigen/SVD>
#include <Eigen/Dense>    

//using Eigen::MatrixXf;
using namespace Eigen;
using namespace Eigen::internal;
using namespace Eigen::Architecture;    

int main()
{
    Matrix3f A;
    A(,)=,A(,)=,A(,)=;
    A(,)=,A(,)=,A(,)=;
    A(,)=,A(,)=,A(,)=;
    JacobiSVD<Eigen::MatrixXf> svd(A, ComputeThinU | ComputeThinV );
    Matrix3f V = svd.matrixV(), U = svd.matrixU();
    Matrix3f  S = U.inverse() * A * V.transpose().inverse(); // S = U^-1 * A * VT * -1
    std::cout<<"A :\n"<<A<<std::endl;
    std::cout<<"U :\n"<<U<<std::endl;
    std::cout<<"S :\n"<<S<<std::endl;
    std::cout<<"V :\n"<<V<<std::endl;
    std::cout<<"U * S * VT :\n"<<U * S * V.transpose()<<std::endl;
    system("pause");
    return ;
}

SVD分解 Eigen库 opencv库 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ouyangying123/article/details/68491414