大矩阵的Opencv乘法

Posted 2023-02-16

【中文标题】大矩阵的Opencv乘法

【英文标题】：Opencv Multiplication of Large matrices

【发布时间】：2015-01-09 09:18:14

【问题描述】：

我有 2 个维度为 1*280000 的矩阵。

我想使用 opencv 将一个矩阵与转置的第二个矩阵相乘。

我尝试使用乘法运算符（*）将它们相乘。

但它给了我错误：'总大小矩阵不适合 size_t 类型'

在乘法之后，矩阵的大小将是 280000*28000。

所以，我认为乘法应该是 32 位的。

有什么方法可以做32位乘法吗？

【问题讨论】：

该矩阵将包含 78,400,000,000 个元素。假设它具有 32 位元素，则需要 313.6 GB 的 RAM。这真的是你想要的吗？

你有稀疏矩阵吗？

如果你有通用矩阵，你可能需要某种“大矩阵线性代数”库（不确定是否存在）。但是您可能需要大量的处理时间来处理此类矩阵。

实际上，我正在研究稀疏表示分类器。训练图像必须存储为向量，然后使用优化技术进行分类。所以，这就是向量大小如此之大的原因。跨度>

【参考方案1】：

你为什么要这样相乘？但是因为这是一个答案，所以我想帮助您思考的不仅仅是做它：

假设您有两个矩阵：A 和 B (A.size() == B.size() == [1x280000])。 和A * B.t() = AB（AB是结果） 然后AB = [A[0][0]*B A[0][1]*B ... A[0][279999]*B]（每一列是转置矩阵乘以另一个矩阵的对应元素）

AB也可以写成：

[ B[0][0]*A
  B[0][1]*A
  ...
  B[0][279999]*A]

（结果的每一行将是行矩阵乘以列（转置）矩阵的对应元素）

希望这对您正在做的事情有所帮助...使用 for 循环您可以打印、存储或您需要的结果