Opencv中Mat矩阵相乘——点乘.dot.mul运算详解 2016年09月02日 00:00:36 -牧野- 阅读数:59593 标签: Opencv矩阵相乘点乘dotmul 更多 个人分类: OpenCV 所属专栏: OpenCV从入门到转行   版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580 Mat矩阵点乘——A*B Opencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“点乘”,其中

为了提升自己对Opencv中Mat数据类型的熟悉和掌握程度,自己尝试着写了一下Laplace图像锐化函数,一路坎坷,踩坑不断.现将代码分享如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //Laplace滤波锐化图像 void myLaplace(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int SrcH = Src.rows

1.一般的Mat定义方法:cv::Mat M(height,width,<Type>),例: cv::Mat M(480,640,CV_8UC3); 表示定义了一个480行640列的矩阵,矩阵的每个单元的由三个(C3:3 Channel)8位无符号整形(U Unsigned U8 8位)构成. 2.将已有数组赋给Mat矩阵的方法: cv::Mat M = cv::Mat(height,width,<Type>,data),例: ][] = {fc[], , cc[], , fc[]

a=[50,60,70; 80,90,50; 100,55,40] 假设a是一个灰度图的mat形式(当然实际的size肯定比这大,我只是举例子),如果需要对这个矩阵的像素进行加减处理,很可能会产生溢出,如用matlab试验a(1,1)-60,答案为0.那么怎么才能防止这种情况呢? 一种情况是,转换成double,但是转换成double将会将数值聚集到[0,1]之间,感觉换来换去比较麻烦 我比较倾向于,直接使用int16(a(1,1)),这样就是16位的整型,可以正常的进行运算.

1,在MFC窗体中添加picture control控件,并添加对应的变量名 2,在窗体的初始化窗口中添加: namedWindow(); HWND hWnd = (HWND)cvGetWindowHandle("show"); HWND hParent = ::GetParent(hWnd); ::SetParent(hWnd, GetDlgItem(IDC_STATIC)->m_hWnd); ::ShowWindow(hParent, SW_SHOW); GetDlgItem

自从OpenCV推出了Mat后越来越像是Matlab了,使用起来方便了很多,但是,在用at方法访问Mat时,如何选用合适的typename类型来访问相应的Mat元素是个头疼的问题. 比如: int Height = 100; int Width = 100; Mat  ImageMat8U(Height, Width, CV_8UC1); for(int i=0; i<Height; i++) { for(int j=0; j<Width;j++) { ImageMat8U.at<uch

任务刚刚做完,就迫不及待的来写写在OpenCV中常见的几类数据类型: 在使用OpenCV时我们时常会碰到IplImage这个数据类型,IplImage就是我们通常说的“图像”进行编码的基本结构,这些图像可能是灰度,彩色,四通道的,其中每个通道可以包含任意的整数或者浮点数.因此,该类型比常见易于理解,比三通道的RGB彩色图像更为通用(这与计算机的取值有关). 虽然OpenCV是由C语言实现的,但是它使用的结构体也是遵循面向对象的思想设计的.实际上,IplImage是由CvMat派生的,而CvMat

Mat类型主要是跟matlab中的数据类型一样.故用起来很方便. Mat最大的优势跟STL很相似,都是对内存进行动态的管理,不需要之前用户手动的管理内存,对于一些大型的开发,有时候投入的lpImage内存管理的时间甚至比关注算法实现的时间还要多,这显然是不合适的.除了有些嵌入式场合必须使用c语言,我任何时候都强烈像大家推荐Mat. Mat这个类有两部分数据.一个是matrix header,这部分的大小是固定的,包含矩阵的大小,存储的方式,矩阵存储的地址等等.另一个部分是一个指向矩阵包含像素值的

Mat作为opencv中一种数据类型常常用来存储图像,相对与以前的IplImgae类型来说,Mat类型省去了人工的对内存的分配与释放,转而自动分配释放.Mat Class主要包括两部个数据部分:一个是matrix header(包括matrix的大小尺寸,储存方法,储存地址等等..),另一个是指向存储像素值的矩阵的指针. Opencv中对Mat的复制分为两种, Mat A, C; // creates just the header parts A = imread(argv[], CV_LOA

OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage. 一.Mat类型:矩阵类型,Matrix. 在openCV中,Mat是一个多维的密集数据数组.可以用来处理向量和矩阵.图像.直方图等等常见的多维数据. Mat有3个重要的方法: 1.Mat mat = imread(const String* filename);            读取图像 2.imshow(const string frameName, InputArray mat);      显示图像

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/47683127 本文主要介绍Opencv常用的三种Mat类型:Mat,Mat_,Matx. 1. Mat 1.1 创建与初始化 int rows = 3, cols = 1; cv::Size size(cols, rows); /* first method */ cv::Mat myMat( rows, cols, CV_8UC1,

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

data: uchar类型的指针,指向Mat数据矩阵的首地址.可以理解为标示一个房屋的门牌号: dims: Mat矩阵的维度,若Mat是一个二维矩阵,则dims=2,三维则dims=3,大多数情况下处理的都是二维矩阵,是一         个平面上的矩阵. 可以理解为房屋是一个一层的平房,三维或更多维的则是多层楼房: rows: Mat矩阵的行数.可理解为房屋内房间行数: cols: Mat矩阵的列数.可理解为房屋内房间列数: size(): 首先size是一个结构体,定义了Mat矩阵内数据的分

以最简单的4 x 5三通道图像为例,其在内存中Mat类型的数据组织形式如下: 每一行的每一列像素的三个通道数据组成一个一维数组,一行像素组成一个二维数组,整幅图像组成一个三维数组,即: Mat.data[4, 5, 3] = [ [[B0, G0, R0],[B1, G1, R1],[B2, G2, R2],[B3, G3, R3],[B4, G4, R4]], [[B5, G5, R5],[B6, G6, R6],[B7, G7, R7],[B8, G8, R8],[B9, G9, R9]],

1,从网络中读取到的图像流,不支持查找,不能直接转化为Mat类型 2,例子如下: string Url = "http://192.168.0.110/cgi-bin/camera?resolution=1920";                           //网络地址            Stream stream = WebRequest.Create(Url).GetResponse().GetResponseStream();   //获取到网络流        

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat

Author:: Maddock Date: 2015-03-23 16:33:49 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/adong76/article/details/40539357 参考 http://blog.csdn.net/ljbkiss/article/details/7381208 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7161335#comments http://blog.csdn.net/g

参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. 关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat 

Mat,cvMat和IplImage这三种类型都可以代表和显示图像,三者区别如下 Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化. 而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系.实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr,这在源代码中会常见.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的.

一.矩阵Mat I,img,I1,I2,dst,A,B; double k,alpha; Scalar s; //注意Mat的行列号是从0开始的 //定义矩阵a,b,c Mat a,b,c; //生成三行四列的全一矩阵 CV_64F表示精度 a=Mat::ones(,,CV_64F); //a=mat::zeros(3,4,CV_64F);为生成全0 //把矩阵a复制给矩阵b 注意不能用b=a b=a.clone(); //矩阵a每一个元素乘以2 a=a.mul(); //矩阵b每一个元素乘以4