OpenCV矩阵运算

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165

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_ < double > ( 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 < I . rows ; ++ i ) for ( int j = 0 ; j < I . cols ; ++ j ) I . at < uchar > ( i , j ) = k ; ( 2 ) 3个通道： Mat_ < Vec3b > _I = I ; //他没有4个通道寸，只有3个通道！ for ( int i = 0 ; i < I . rows ; ++ i ) for ( int j = 0 ; j < I . cols ; ++ 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 < Vec3b > ( i , j ) [ 0 ] . . . . -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- - float * s ; for ( i = 0 ; i < dealImg . rows ; i ++ ) { s = proImg . ptr < float > ( i ) ; for ( j = 0 ; j < dealImg . cols ; 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 < uchar > ( . . . ) ; //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 ( i < j ) ;当为 flase时 , Mij = Mji ( i > j ) 变成可显示图像 : convertScaleAbs ( I , dst , alpha , beta ) ; dst = saturate_cast < uchar > ( | 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 > , 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 < float > v ; v . push_back ( ( float ) CV_PI ) ; v . push_back ( 2 ) ; v . push_back ( 3.01f ) ; //不断入 vector < Point2f > 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 mask了   四、以后可能用到的函数 randShuffle , repeat