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适用于工科研究生矩阵论课程学习及考试复习，包括了十几套试卷。

先了解如何利用python语言实现以平面和标记物进行姿态估计 本实验只是先实现一个简单的小例子。简单来说就是先识别出图像中的参考面，再拍摄一张目标图像，将参考面顶部的3D模型投影到目标图像上。 大致步骤如下： 识别参考平面 在这一步中，我们所需要做的事就是提取参考图像和目标图像的sift特征，然后使用RANSAC算法稳健地估计单应性矩阵。 代码如下: #计算特征 sift.process_image('D:输入图片/book_frontal.JPG', 'im0.sift') l0, d0 = sift.read_features_from_file('im0.sift') sift.pro

C++实现矩阵的基本运算，包括：求逆，转置，矩阵乘法，矩阵数乘。代码支持模板实例化，矩阵中的元素可以使任意数值型。封装了两个类：Matrix类和UI类，Matrix类实现了相应运算，UI实现输入，支持从文件输入和从键盘输入两种输入操作。

C++面向对象，矩阵的乘法运算，没有构造函数而是直接在main函数里面运行

该程序用于对矩阵进行分解,采用二级指针,所以矩阵的规模可以由运行人员自己输入. (矩阵分解+前代回代)解线性方程组可以不求系数矩阵的逆,提高运算速度.该程序正是前半部分--矩阵分解