opencv中相关的矩阵运算
一、矩阵
Mat I,img,I1,I2,dst,A,B;
double k,alpha;
Scalar s;
1.加法
I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I);
add(I1,I2,dst,mask,dtype);
scaleAdd(I1,scale,I2,dst);//dst=scale*I1+I2;
2.减法
absdiff(I1,I2,I);//I=|I1-I2|;
A-B;A-s;s-A;-A;
subtract(I1,I2,dst);
3.乘法
I=I.mul(I);//点乘,I.mul(I,3);-->I=3*I.^2
Mat C=A.mul(5/B);//==divide(A,B,C,5);
A*B;矩阵相乘
I=alpha*I;
Mat::cross(Mat);//三维向量(或矩阵)的叉乘,A.cross(B)
double Mat::dot(Mat);//2个向量(或矩阵)的点乘的结果,A.dot(B)
mul-------multiply
pow(src,double p,dst);//如果p是整数dst(I)=src(I)^p;其他|src(I)|^p
4.除法
divide(I1,I2,dst,scale,int dtype=-1);//dst=saturate_cast(I1*scale/I2);
A/B;alpha/A;都是点除
5.转换
I.convertTo(I1,CV_32F);//类型转换
A.t();//转置
flip(I,dst,int flipCode);//flipCode=0是上下翻转,>0时左右翻转,<0时一起来
sqrt(I,dst);
cvtColor(I,dst,int code,int dstCn=0);
resize:对图像进行形变
--------------------------------------------------------------------------
6.其他
Scalar s=sum(I);各通道求和
norm,countNonZero,trace,determinant,repeat都是返回Mat或者Scalar
countNonZero:用来统计非零的向量个数.(rows*cols个)
Scalar m=mean(I);//各通道求平均
Mat RowClone=C.row(1).clone();//复制第2行
addWeight(I1,alpha,I2,beta,gamma,dst,int dtype=-1);//dst=saturate(alpha*I1+beta*I2+gamma);dtype是dst的深度
----------------------------------------------------------------------------
7.运算符
log10()
exp(I,dst);//dst=exp(I);计算每个数组元素的指数
log(I,dst);//如果Iij!=0;则dstij=log(|Iij|)
randu(I,Scalar::all(0),Scalar::all(255));
Mat::t()转置
Mat::inv(int method=DECOMP_LU)求逆。method=DECOMP_CHOLESKY(专门用于对称,速度是LU的2倍),DECOMP_SVD//A.inv();A.inv()*B;
invert(I1,dst,int method=DECOMP_LU);//用法同上
MatExpr abs(Mat)//求绝对值
A cmpop B;A compop alpha;alpha cmpop A;这里cmpop表示>,>=,==,!=,<=,<等,结果是CV_8UC1的mask的0或255
按位运算:A logicop B;A logicop s;s logicop A;~A;这里logicop代表&,|,^
bitwise_not(I,dst,mask);//inverts所有的队列
还有bitwise_and,bitwise_or,bitwise_xor,
min(A,B);min(A,alpha);max(A,B);max(A,alpha);都返回MatExpr,返回的dst和A的类型一样
double determinant(Mat);//行列式
bool eigen(I1,dst,int lowindex=-1,int highindex=-1);//
bool eigen(I1,dst,I,int...);//得到特征值向量dst和对应特征值的特征向量
minMaxLoc(I1,&minVal,&maxVal,Point *minLoc=0,Point* MaxLoc=0,mask);
//minLoc是2D时距原点最小的点(未考证)
------------------------------------------------------------------------------
8.初始化
Mat I(img,Rect(10,10,100,100));//用一块地方初始化。
Mat I=img(Range:all(),Range(1,3));//所有行,1~3列
Mat I=img.clone();//完全复制
img.copyTo(I);//传递矩阵头
Mat I(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));//I=[0,0,255,0,0,255;0,0,255,0,0,255];
Mat E=Mat::eye(4,4,CV_64F);//对角矩阵
Mat O=Mat::ones(2,2,CV_32F);//全一矩阵
Mat Z=Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);//全零矩阵
Mat C=(Mat_(2,2)<<0,-1,2,3);//如果是简单矩阵的初始化
Mat::row(i);Mat::row(j);Mat::rowRange(start,end);Mat::colRange(start,end);都只是创建个头
Mat::diag(int d);d=0是是主对角线,d=1是比主低的对角线,d=-1....
static Mat Mat::diag(const Mat& matD)
Mat::setTo(Scalar &s);以s初始化矩阵
Mat::push_back(Mat);在原来的Mat的最后一行后再加几行
Mat::pop_back(size_t nelems=1);//移出最下面几行
-------------------------------------------------------------------------------
9.矩阵读取和修改
(1)1个通道:
for(int i=0;i
for(int j=0;j
I.at(i,j)=k;
(2)3个通道://此处特别重要,是自己实现相关算法的关键
Mat_ _I=I;//他没有4个通道寸,只有3个通道!
for(int i=0;i
for(int j=0;j
{
_I(i,j)[0]=b;
_I(i,j)[1]=g;
_I(i,j)[2]=r;
}
I=_I;
------------------------------------------------------------
或者直接用I.at(i,j)[0]....
-------------------------------------------------
float *s;
for(i=0;i
{s=proImg.ptr(i);
for(j=0;j
{a1=s[3*j+1]-m1;
a2=s[3*j+2]-m2;}}
-------------------------------------------------------------------------
(3)其他机制
I.rows(0).setTo(Scalar(0));//把第一行清零
saturate_cast(...);//可以确保内容为0~255的整数
Mat::total();返回一共的元素数量
size_t Mat::elemSize();返回元素的大小:CV_16SC3-->3*sizeof(short)-->6
size_t Mat::elemSize1();返回元素一个通道的大小CV_16SC3-->sizeof(short)-->2
int Mat::type()返回他的类型CV_16SC3之类
int Mat::depth()返回深度:CV_16SC3-->CV_16S
int Mat::channels()返回通道数
size_t Mat:step1()返回一个被elemSize1()除以过的step
Size Mat::size()返回Size(cols,rows);如果大于2维,则返回(-1,-1),都是先宽再高的
bool Mat::empty()如果没有元素返回1,即Mat::total()==0或者Mat::data==NULL
uchar *Mat::ptr(int i=0)指向第i行
Mat::at(int i)(int i,int j)(Point pt)(int i,int j,int k)
RNG随机类:next,float RNG::uniform(float a,float b);..
double RNG::gaussian(double sigma);
RNG::fill(I,int distType,Mat low,Mat up);//用随机数填充
randu(I,low,high);
randn(I,Mat mean,Mat stddev);
reduce(I,dst,int dim,int reduceOp,int dtype=-1);//可以统计每行或每列的最大、最小、平均值、和
setIdentity(dst,Scalar &value=Scalar(1));//把对角线替换为value
//效果等同:Mat A=Mat::eye(4,3,CV_32F)*5;
--------------------------------------------------------------
10.较复杂运算
gemm(I1,I2,alpha,I3,beta,dst,int flags=0);//I1至少是浮点型,I2同I1,flags用来转置
//gemm(I1,I2,alpha,I3,beta,dst,GEMM_1_T,GEMM_3_T);-->dst=alpha*I1.t()*I2+beta*I3.t();可用此完全代替此函数
mulTransposed(I,dst,bool aTa,Mat delta=noArray(),double scale=1,int rtype=-1);
//I是1通道的,和gemm不同,他可用于任何类型。
//如果aTa=flase时,dst=scale*(I-delta).t()*(I-delta);
//如果是true,dst=scale*(I-delta)(I-delta).t();
calcCovarMatrix(Mat,int,Mat,Mat,int,int=);calcCovarMatrix(Mat I,Mat covar,Mat mean,int flags,int=);
cartToPolar//转到极坐标
compare(I1,I2,dst,cmpop);cmpop=CMP_EQ,CMP_GT,CMP_GE,CMP_LT,CMP_LE,COM_NE
completeSymm(M,bool lowerToUpper=false);当lowerToUpper=true时Mij=Mji(ij)
变成可显示图像:convertScaleAbs(I,dst,alpha,beta);dst=saturate_cast(|alpha*I+beta|);
dct(I,dst,int flags=0);//DCT变换,1维、2维的矩阵;flags=DCT_INVERSE,DCT_ROWS
idct,dft,idft
inRange(I1,I_low,I_up,dst);//dst是CV_8UC1,在2者之间就是255
Mahalanobis(vec1,vec2,covar);
merge(vector,Mat);//把多个Mat组合成一个和split相反
double norm(...):当src2木有时,norm可以计算出最长向量、向量距离和、向量距离和的算术平方根
solveCubic解3次方程,solvePoly解n次方程
排列:sort,sortIdx
mixChannels();对某个通道进行各种传递
-----------------------------------------------------------------
11.未懂的函数
getConvertElem,extractImageCOI,LUT
magnitude(x,y,dst);//I1,I2都是1维向量,dst=sqrt(x(I)^2+y(I)^2);
meanStdDev,
MulSpectrums(I1,I2,dst,flags);傅里叶
normalize(I,dst,alpha,beta,int normType=NORM_L2,int rtype=-1,mask);//归一化
PCA,SVD,solve,transform,transpose
二、其他数据结构
Point2f P(5,1);
Point3f P3f(2,6,7);
vector v;v.push_back((float)CV_PI);v.push_back(2);v.push_back(3.01f);//不断入
vector vPoints(20);//一次定义20个
三、常用方法
Mat mask=src<0;这样很快建立一个mat
‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’|
注:此文参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_afe2af380101bqhz.html |
‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘
opencv中相关的矩阵运算的更多相关文章
- 立体视觉-opencv中立体匹配相关代码
三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMS ...
- 【计算机视觉】关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项
[计算机视觉]关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项 标签(空格分隔): [计算机视觉] 前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识,打算升级一下对OpenCV的使用,但是发现 ...
- opencv中Mat与IplImage,CVMat类型之间转换
opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型 ...
- 解析opencv中Box Filter的实现并提出进一步加速的方案(源码共享)。
说明:本文所有算法的涉及到的优化均指在PC上进行的,对于其他构架是否合适未知,请自行试验. Box Filter,最经典的一种领域操作,在无数的场合中都有着广泛的应用,作为一个很基础的函数,其性能的好 ...
- 关于opencv中人脸识别主函数的部分注释详解。
近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObj ...
- Opencv中直线的表示方法
[blog算法原理]Opencv中直线的表示方法 一.问题的提出: 在实际项目编写过程中,需要对直线(Line)进行特定的处 ...
- opencv中的Bayes分类器应用实例
转载:http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6967515 PS:很多时候,我们并不需要特别精通某个理论,而且有的时候即便你非常精通,但是 ...
- 在OpenCV中利用鼠标绘制矩形和截取图像的矩形区域
这是两个相关的程序,前者是后者的基础.实际上前一个程序也是在前面博文的基础上做的修改,请参考<在OpenCV中利用鼠标绘制直线> .下面贴出代码. 程序之一,在OpenCV中利用鼠标绘制矩 ...
- opencv中的meanshift图像切割
Meanshift(均值漂移)是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法.Meanshift不仅能够用于图像滤波,视频跟踪,还能够用于图像切割. 通过给出一组多维数据点,其维数是(x,y,r ...
随机推荐
- 牛客寒假6-C.项链
链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/332/C 题意: 小B想给她的新项链染色. 现在有m种颜色,对于第i种颜色,小B有a_i单位的颜料,每单位颜料可以染项链 ...
- 最大xor,and,or
http://210.33.19.103/contest/998 and,or部分 并不用01trie,题目&题解:https://blog.csdn.net/dreaming__ldx/ar ...
- Hive_Hive的数据类型
Hive Basic Data Type: Basic Types: tinyint/samllint/int/bigint float/double boolean string Complex T ...
- python学习之调试:
编写的代码不会都能完好运行,所以需要调试,解决错误和异常,常有几种方法: 1 通过printf()来打印信息.但在发布时无法删除: 2 通过assert 条件表达式,‘提示信息’:启动解释器时通过 - ...
- 解析Javascript事件冒泡机制(转)
本文转自:http://blog.csdn.net/luanlouis/article/details/23927347 1. 事件 在浏览器客户端应用平台,基本生都是以事件驱动的,即某个事件发生,然 ...
- sql server技巧
--查出数据最新的存储过程select name,modify_date from sys.procedures where modify_date>'2017-05-26 17:21:09.3 ...
- mysql实现计数器
本文转自:https://blog.csdn.net/stevendbaguo/article/details/70889449 如果是在非常高的并发之下,还是建议用内存数据库redis去实现计数的功 ...
- WPF MATERAIL DESIGN TOOKIT
最近有个程序需要用到WPF,本以为WEB可以做到很炫的,没有想到XAML也能做到如此之炫.心动了,那就行动吧. 搜到有各种款式的:METRO风格,RIBBON风格,MATERIAL风格…… 也许是玩W ...
- input type=file 选择图片并且实现预览效果
通过<input />标签,给它指定type类型为file,可提供文件上传: accept:可选择上传类型,如:只要传图片,且不限制图片格式,为image/*: multiple:规定是否 ...
- Selenium私房菜系列7 -- 玩转Selenium Server
本篇主要是想更进一步介绍Selenium Server的工作原理,这次我们从Selenium Server的交互模式开始. 在<第一个Selenium RC测试案例>中,我们以命令“jav ...