使用DECOMP_SVD的cv::solve在C++与Python/Kotlin结果不一致

问题背景 #

项目中通过4个点（2条竖线、2条横线）求解直线交点，使用OpenCV的SVD（奇异值分解）方法时，发现Python、Kotlin版本能得到正确结果，但iOS端C++版本结果异常。

各语言实现及结果 #

Python版本（正确结果） #

import numpy as np
import cv2

a = np.array([
    [0.99773484, -0.06726905],
    [0.02908471, 0.9995769]
])
b = np.array([
    [180.0],
    [264.66666]
])
_, (x0, y0) = cv2.solve(a, b, flags=cv2.DECOMP_SVD)
# x0 = 197.87232204
# y0 = 259.02119276

Kotlin版本（正确结果） #

import org.opencv.core.Core
import org.opencv.core.CvType
import org.opencv.core.Mat

val a = Mat.zeros(2, 2, CvType.CV_32F)
a.put(0, 0, 0.99773484)
a.put(0, 1, -0.06726905)
a.put(1, 0, 0.02908471)
a.put(1, 1, 0.9995769)
val b = Mat.zeros(2, 1, CvType.CV_32F)
b.put(0, 0, 180.0)
b.put(1, 0, 264.66666)
val linearFit = Mat()
Core.solve(a, b, linearFit, Core.DECOMP_SVD)
val x0 = linearFit.get(0, 0)[0]
val y0 = linearFit.get(1, 0)[0]
// x0 = 197.87232971191406
// y0 = 259.02117919921875

C++ iOS版本（异常结果） #

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat a = cv::Mat::zeros(2, 2, CV_32F);
a.at<float>(0, 0) = 0.99773484;
a.at<float>(0, 1) = -0.06726905;
a.at<float>(1, 0) = 0.02908471;
a.at<float>(1, 1) = 0.9995769;
cv::Mat b = cv::Mat::zeros(2, 1, CV_32F);
b.at<float>(0, 0) = 180.0;
b.at<float>(1, 0) = 264.66666;
cv::Mat linearFit;
cv::solve(a, b, linearFit, cv::DECOMP_SVD);
double x0 = linearFit.at<cv::Vec3b>(0, 0)[0];
double y0 = linearFit.at<cv::Vec3b>(1, 0)[0];
// x0 = 81.000000
// y0 = 182.000000

问题原因及解决方案 #

这是类型匹配错误，并非OpenCV iOS框架问题：

• 输入的a和b都是CV_32F（单精度浮点型），cv::solve返回的linearFit默认会保持相同的类型，即单通道浮点型Mat。
• 代码中错误使用cv::Vec3b（三通道uchar类型）去访问linearFit的元素，导致内存解析错误，得到完全无关的异常数值。

修正方法：将访问元素的类型改为float，对应代码修改为：

float x0 = linearFit.at<float>(0, 0);
float y0 = linearFit.at<float>(1, 0);

或如需转换为double：

double x0 = static_cast<double>(linearFit.at<float>(0, 0));
double y0 = static_cast<double>(linearFit.at<float>(1, 0));

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Danil Valov