一、前言

经过两个星期的努力,一边学习,一边写代码,初步完成了毕业论文系统的界面和一些基本功能,主要包括:1 数据的读写和显示,及相关的基本操作(放大、缩小和移动);2 样本数据的选择;3 数据归一化处理;4 绘制光谱曲线;5 获取波段信息。接下来的工作主要是完成遥感影像分类的相关算法。这部分主要是数学计算,尤其是矩阵的相关运算和操作。为此,系统的学习和了解了openCV库中常用的矩阵操作函数,记录下来,方便以后查阅。

二、openCV函数

1 reshape

 C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=) const

官方解释:能够改变二维数组的通道和形式,并且并不拷贝数据(只是创建矩阵的信息头)。

参数:int cn : 变换后通道数(0表示保持原通道数);

int rows : 变换后行数(0表示行数不变),列数更具以上两个参数自动确定。

对于遥感影像来说,我们常常将通道数据(波段数据)作为特征用作后续数据的处理,为此,我们总希望将通道数变为行或列数,对此我们可以使用如下的方法:

 int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication a(argc, argv); cv::Mat img = cv::imread("F:\\paperSystem\\openCV\\2.tif");
cv::Mat tmpB;
tmpB = img.reshape(,img.rows*img.cols); // 将通道数变成列数,每一行可表示每一个样本数据
qDebug()<<img.channels()<<tmpB.cols; // 通道个数
qDebug()<<img.at<cv::Vec3b>(,)[]<<tmpB.at<uchar>(,);
qDebug()<<img.at<cv::Vec3b>(,)[]<<tmpB.at<uchar>(,);
qDebug()<<img.at<cv::Vec3b>(,)[]<<tmpB.at<uchar>(,);
return a.exec();
}

显示如下:

2 norm

 C++: double norm(InputArray src1, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray())  // 计算矩阵src1的范数,主要包括1,2,inf范数 NORM_L1/NORM_L2/NORM_INF
C++: double norm(InputArray src1, InputArray src2, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray()) // 计算矩阵(src1-src2)的1、2、inf范数 NORM_L1/NORM_L2/NORM_INF (对于normType = NORM_RELATIVE_INF/NORM_RELATIVE_L1/NORM_RELATIVE_L2,则计算(src1-src2)的范数与src1的相应范数之商
C++: double norm(const SparseMat& src, int normType)

参数:大家都知道

 int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication a(argc, argv); cv::Mat img = cv::imread("F:\\paperSystem\\openCV\\2.tif");
std::vector<cv::Mat>splitImg(img.channels());
cv::split(img,splitImg); cv::Mat tmp = img.reshape(,img.rows*img.cols); double norm1_splitImg = cv::norm(splitImg[],cv::NORM_L1);
double norm2_splitImg = cv::norm(splitImg[],cv::NORM_L2);
double normInf_splitImg = cv::norm(splitImg[],cv::NORM_INF); double norm1_img = cv::norm(img,cv::NORM_L1);
double norm2_img = cv::norm(img,cv::NORM_L2);
double normInf_img = cv::norm(img,cv::NORM_INF); double norm1_tmp = cv::norm(tmp,cv::NORM_L1);
double norm2_tmp = cv::norm(tmp,cv::NORM_L2);
double normInf_tmp = cv::norm(tmp,cv::NORM_INF); qDebug()<<norm1_splitImg<<" "<<norm1_img<<" "<<norm1_tmp;
qDebug()<<norm2_splitImg<<" "<<norm2_img<<" "<<norm2_tmp;
qDebug()<<normInf_splitImg<<" "<<normInf_img<<" "<<normInf_tmp;
return a.exec();
}

显示如下:对于多通道数据是变成单通道后处理的,全部通道数据都加入计算。

3 normalize

 C++: void normalize(InputArray src, OutputArray dst, double alpha=, double beta=, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-, InputArray mask=noArray())
C++: void normalize(const SparseMat& src, SparseMat& dst, double alpha, int normType)

参数: InputArray src:输入的矩阵;

OutputArray dst:输出矩阵;

double alpha:将矩阵规则化到aipha,或者是规则化后矩阵的最小值;

double beta:矩阵元素规则化的上界;当前面alpha规则化到某个值时,不使用

。。。。。。。

cv::normalize(splitImg[],tmp,,,cv::NORM_MINMAX);  // 关于这个函数我还不是很理解,将矩阵元素归一化到一个区间可以,可是为何将矩阵的某个范数归一化到一个值却一直不行

有知道的请帮忙。

4 reduce

 C++: void reduce(InputArray src, OutputArray dst, int dim, int rtype, int dtype=- )

这个函数功能很强大,可以实现矩阵的列求和、均值、最大、最小。

参数:int dim:0  --- 行

int rtype:  CV_REDUCE_SUM   CV_REDUCE_AVG  CV_REDUCE_MAX  CV_REDUCE_MIN

int dtypr:默认为原始数据的类型,注意:对于求和和均值之类要改变数据类型,尤其是求和,不然数据大小超过原始数据类型会报错

5 repeat

 C++: void repeat(InputArray src, int ny, int nx, OutputArray dst)
C++: Mat repeat(const Mat& src, int ny, int nx)

这个代码和Matlab中的repmat一样

总结:openCV几乎具有MatLab中相似的矩阵操作函数,看来接下来将MatLab的代码转化为opencCV格式不是那么难  哈哈。。。

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