OpenCV的一些操作,如生成随机矩阵,高斯矩阵,矩阵相乘之类的

/*
功能:说明矩阵一些操作方法
*/
#include "cv.h"//该头文件包含了#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
void PrintMat(CvMat *A); // 显示矩阵
void GenRandn(CvMat *arr, int seed); // 生成正态分布的随机矩阵
void GenRand(CvMat *arr, int seed); // 生成[0,1]均匀分布的随机矩阵
static int cmp_func( const void* _a, const void* _b, void* userdata ); // 比较函数
void Test_Multiply(); // 测试矩阵乘法
void Test_cvGetRawData(); // 将缓存数据填入CvMat数组中
void Test_DCT();   // 计算DCT变换
void Test_Rand(); // 生成随机
void Test_SeqSort(); // 二维序列排序

#pragma comment( lib, "cxcore.lib" )
#pragma comment( lib, "cvaux.lib" )
#pragma comment( lib, "highgui.lib" )
#pragma comment( lib, "cv.lib" )

int main()
{
    Test_Multiply();        // pass
    Test_cvGetRawData();    // pass
    Test_DCT();             //pass
    Test_Rand();     // pass
    Test_SeqSort(); // pass
    return 0;
}
// Testing: Sort 2d points in top-to-bottom left-to-right order.
//给二维序列排序
void Test_SeqSort()
{
    //创建内存块,为0表示当前默认大小为64k
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    //创建一动态序列
    CvSeq* seq = cvCreateSeq( CV_32SC2, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), storage );
    int i;

printf("\n=== Test sequence sorting ===");
    for( i = 0; i < 10; i++ )
    {
        CvPoint pt;
        pt.x = rand() % 1000; // 1000 以内的随机
        pt.y = rand() % 1000;
        //添加元素到序列尾部
        cvSeqPush( seq, &pt );
    }

printf("\nOriginal point set:\n");
    for( i = 0; i < seq->total; i++ )
    {
        // cvGetSeqElem---返回索引所指定的元素指针
        CvPoint* pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem( seq, i );
        printf( "(%d,%d)\n", pt->x, pt->y );
    }
    //使用特定的比较函数对序列中的元素进行排序
    cvSeqSort( seq, cmp_func, 0 /* userdata is not used here */ );

/* print out the sorted sequence */
    printf("\nAfter sorting:\n");
    for( i = 0; i < seq->total; i++ )
    {
        CvPoint* pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem( seq, i );
        printf( "(%d,%d)\n", pt->x, pt->y );
    }

cvClearSeq( seq );   // Sequence clearing should be done before storage clearing
    cvReleaseMemStorage( &storage );
}
//排序函数
static int cmp_func( const void* _a, const void* _b, void* userdata )
{
    CvPoint* a = (CvPoint*)_a;
    CvPoint* b = (CvPoint*)_b;
    int y_diff = a->y - b->y; //有多少行
    int x_diff = a->x - b->x; //有多少列
    return y_diff ? y_diff : x_diff;
}
// 生成随机矩阵
void Test_Rand()
{
    CvMat* a = cvCreateMat( 10, 6, CV_32F ); //生成10x6矩阵
    int i;
    printf("\n=== Test generating random matrix ===");
    for(i=0;i<5;i++)
    {
        GenRandn(a, i); //调用
        PrintMat(a);
    }
    cvReleaseMat(&a);
}
// 显示矩阵
void PrintMat(CvMat* A)
{
    int i,j;
    //printf("\nMatrix = :");
    for(i=0;i<A->rows;i++) //行
    {
        printf("\n");

switch( CV_MAT_DEPTH(A->type) )
        {
        case CV_32F:
        case CV_64F:
            for(j=0;j<A->cols;j++) //列
                //获取2维数组的元素
                printf("%9.3f ", (float) cvGetReal2D( A, i, j ));
            break;
        case CV_8U:
        case CV_16U:
            for(j=0;j<A->cols;j++)
                printf("%6d",(int)cvGetReal2D( A, i, j ));
            break;
        default:
            break;
        }
    }
    printf("\n");
}
//生成[0,1]区间均匀分布的随机矩阵
void GenRand(CvMat* arr, int seed)
{
    // let's noisy_screen be the floating-point 2d array that is to be "crapped" 
    CvRandState rng;

// initialize random generator
    rng.state = cvRNG(0xffffffff);
    cvRandInit( &rng,
        0, 1,      // use dummy parameters now and adjust them further 
        seed, // use input seed here 
        CV_RAND_UNI // specify uniform type 
        );
    //用随机数填充矩阵
    cvRandArr( &rng.state, arr, CV_RAND_UNI, cvRealScalar(0), cvRealScalar(1) );
    // RNG state does not need to be deallocated 
}
//生成标准正态分布的随机矩阵
void GenRandn(CvMat* arr, int seed)
{
    // let's noisy_screen be the floating-point 2d array that is to be "crapped" 
    CvRandState rng;

// modify RNG to make it produce normally distributed values
    rng.state = cvRNG(0xffffffff);
    cvRandInit( &rng,
        0, 1,      // use dummy parameters now and adjust them further 
        seed, // use input seed here 
        CV_RAND_NORMAL // specify uniform type 
        );
    // fill random numbers to arr, with mean zero and variance one 
    //注意标志CV_RAND_NORMAL是表示正态分布或高斯分布
    cvRandArr( &rng.state, arr, CV_RAND_NORMAL,
        cvRealScalar(0), // average intensity
        cvRealScalar(1)   // deviation of the intensity
        );
    // RNG state does not need to be deallocated 
}
// Test matrix multiply
void Test_Multiply() //main()函数第一个被调用
{
    double a[] = { 1, 2, 3, 4,
        5, 6, 7, 8,
        9, 10, 11, 12 };

double b[] = { 1, 5, 9,
        2, 6, 10,
        3, 7, 11,
        4, 8, 12 };

double c[9];
    CvMat Ma, Mb, Mc;

printf("\n=== Test multiply ===");
    cvInitMatHeader( &Ma, 3, 4, CV_64FC1, a, CV_AUTOSTEP );
    cvInitMatHeader( &Mb, 4, 3, CV_64FC1, b, CV_AUTOSTEP );
    cvInitMatHeader( &Mc, 3, 3, CV_64FC1, c, CV_AUTOSTEP );
    cvMatMulAdd( &Ma, &Mb, 0, &Mc );

PrintMat(&Ma);//调用
    PrintMat(&Mb);
    PrintMat(&Mc);
    return;
}
// Get raw data from data buffer and pass them to a matrix
void Test_cvGetRawData()
{
    float* data;
    int step;
    float a[] = { 1, 2, 3, 4,
        -5, 6, 7, 8,
        9, -10, -11, 12 };
    CvMat array;
    CvSize size;
    int x, y;

printf("\n=== Test get raw data ===");
    //cvInitMatHeader 初始化矩阵
    //CvMat* cvInitMatHeader( CvMat* mat, int rows, int cols, int type,void* data=NULL, int step=CV_AUTOSTEP );
    cvInitMatHeader( &array, 3, 4, CV_32FC1, a, CV_AUTOSTEP );

cvGetRawData( &array, (uchar**)&data, &step, &size );

step /= sizeof(data[0]);

printf("\nCvMat = ");
    PrintMat(&array); //调用
    printf("\nData = ");
    for( y = 0; y < size.height; y++, data += step )
    {
        printf("\n");
        for( x = 0; x < size.width; x++ )
        {
            //fabs---Calculates the absolute value of the floating-point argument
            //求绝对值
            data[x] = (float)fabs(data[x]);
            printf("%8.2f",data[x]);
        }
    }
    printf("\n");
    return;
}
// test 1-d and 2-d dct transform
void Test_DCT()
{
    float data[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 };

CvMat a;
    a = cvMat(2,4,CV_32FC1,data);//2×4数组
    printf("\n=== Test DCT ===");
    printf("\nOriginal matrix = ");
    PrintMat(&a); //调用

//cvDCT 执行一维或者二维浮点数组的离散馀弦变换或者离散反馀弦变换
    cvDCT(&a, &a, CV_DXT_FORWARD);
    printf("\n2-D DCT = "); PrintMat(&a);//1D 或者 2D 馀弦变换

cvDCT(&a, &a, CV_DXT_INVERSE);
    printf("\n2-D IDCT = "); PrintMat(&a);//1D or 2D 反馀弦变换
}

http://www.verydemo.com/demo_c291_i6212.html

http://blog.csdn.net/cc1949/article/details/22476251 矩阵相乘multi

http://www.cnblogs.com/DreamUp/archive/2010/07/27/1786225.html  矩阵相乘的一些运算acm题 pku

图像处理之 opencv 学习---矩阵的操作的更多相关文章

  1. 图像处理之 opencv 学习---opencv 中的常用算法

    http://blog.csdn.net/lindazhou2005/article/details/1534234 文中有提到鲁棒性 http://blog.csdn.net/chary8088/a ...

  2. Opencv图像与矩阵的操作

    #include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h ...

  3. OpenCV 学习笔记 02 使用opencv处理图像

    1 不同色彩空间的转换 opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法,但常用的有三种色彩空间:灰度.BRG.HSV(Hue-Saturation-Value) 灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩 ...

  4. OpenCV学习笔记5

    OpenCV学习笔记5 图像变换 傅里叶变换 这里可以先学习一下卷积分,了解清除卷积的过程和实际意义,在看这一章节的内容. 原理: 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离 ...

  5. opencv学习笔记(七)SVM+HOG

    opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子 ...

  6. opencv学习笔记(三)基本数据类型

    opencv学习笔记(三)基本数据类型 类:DataType 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型 OpenCV原始数据类型的特征模版.OpenCV的原始数据类型包括unsigned ch ...

  7. opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系

    opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,M ...

  8. OpenCV 学习笔记(模板匹配)

    OpenCV 学习笔记(模板匹配) 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一.这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否"相似",当相似度足够 ...

  9. OpenCV 学习笔记03 凸包convexHull、道格拉斯-普克算法Douglas-Peucker algorithm、approxPloyDP 函数

    凸形状内部的任意两点的连线都应该在形状里面. 1 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker algorithm 这个算法在其他文章中讲述的非常详细,此处就详细撰述. 下图是引用维基百科的.ε ...

随机推荐

  1. [uiautomator篇] python uiautomatorDemo

    #coding=utf-8 """ @version: 1.0 @author: @prerequisite: based on Python 2.7 @usage: 1 ...

  2. 【bzoj4197】[Noi2015]寿司晚宴 分解质因数+状态压缩dp

    题目描述 为了庆祝 NOI 的成功开幕,主办方为大家准备了一场寿司晚宴.小 G 和小 W 作为参加 NOI 的选手,也被邀请参加了寿司晚宴. 在晚宴上,主办方为大家提供了 n−1 种不同的寿司,编号 ...

  3. Linux(9):期中架构(1)--- 集群构架 & 备份服务

    01. 了解集群架构服务器组成 基本架构组成:(用于让用户进行访问) # 前端服务部分: 1)顾客-用户 是一个访问者,请求访问网站页面 2)保安-防火墙设备 对访问架构用户进行策略控制,正常访问网站 ...

  4. EC++学习笔记(五) 实现

    条款26:尽可能延后变量定义式的出现时间 尽可能延后变量的定义,知道非得使用该变量的前一刻为止方法A: Widget W; ; i < n; ++i) { W = ... } 方法B: ; i ...

  5. Codevs 2602 最短路径问题

     时间限制: 1 s 空间限制: 32000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 平面上有n个点(n<=100),每个点的坐标均在-10000~10000之间. ...

  6. 【POJ3415】Common Substrings(后缀数组,单调栈)

    题意: n<=1e5 思路: 我的做法和题解有些不同 题解是维护A的单调栈算B的贡献,反过来再做一次 我是去掉起始位置不同这个限制条件先算总方案数,再把两个串内部不合法的方案数减去 式子展开之后 ...

  7. iOS APP 架构漫谈[转]

      Mark  一下 很不错的文章   最近看了一些有关server的东西,一些很简单的东西,不外乎是一些文档规范,另外结合最近看的wwdc的一些video,觉得对软件架构(software arch ...

  8. Scrapy学习-1-入门

    基础知识 爬虫发展史   爬虫去重 1. 存储到数据库中 存取速度慢 2. 存储到内存中的集合里,内存占用十分大 当爬取数据有1亿条时 1*10**8*2Byte*50str_len/1024/102 ...

  9. Windows下,RabbitMQ安装、卸载以及遇到的坑

    RabbitMQ是目前比较使用比较广泛的一个队列服务器,但是很多朋友在使用过程中,也遇到一些问题,这篇文章主要是做一个总结吧 本篇文章,虽然标题命名为“安装与卸载”,但是网上有很多类似的文章,我就简单 ...

  10. Java_AOP原理

    AOP : 面向切面编程 在程序设计中,我们需要满足高耦合低内聚,所以编程需满足六大原则,一个法则. AOP面向切面编程正是为了满足这些原则的一种编程思想. 一.装饰者模式: 当我们需要给对象增加功能 ...