add
矩阵加法，A+B的更高级形式，支持mask
scaleAdd
矩阵加法，一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I)
addWeighted
矩阵加法，两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma)
subtract
矩阵减法，A-B的更高级形式，支持mask
multiply
矩阵逐元素乘法，同Mat::mul()函数，与A*B区别，支持mask
gemm
一个广义的矩阵乘法操作
divide
矩阵逐元素除法，与A/B区别，支持mask
abs
对每个元素求绝对值
absdiff
两个矩阵的差的绝对值
exp
求每个矩阵元素 src(I) 的自然数 e 的 src(I) 次幂 dst[I] = esrc(I)
pow
求每个矩阵元素 src(I) 的 p 次幂 dst[I] = src(I)p
log
求每个矩阵元素的自然数底 dst[I] = log|src(I)| (if src != 0)
sqrt
求每个矩阵元素的平方根
min, max
求每个元素的最小值或最大值返回这个矩阵 dst(I) = min(src1(I), src2(I)), max同
minMaxLoc
定位矩阵中最小值、最大值的位置
compare
返回逐个元素比较结果的矩阵
bitwise_and, bitwise_not, bitwise_or, bitwise_xor
每个元素进行位运算，分别是和、非、或、异或
cvarrToMat
旧版数据CvMat,IplImage,CvMatND转换到新版数据Mat
extractImageCOI
从旧版数据中提取指定的通道矩阵给新版数据Mat
randu
以Uniform分布产生随机数填充矩阵，同 RNG::fill(mat, RNG::UNIFORM)
randn
以Normal分布产生随机数填充矩阵，同 RNG::fill(mat, RNG::NORMAL)
randShuffle
随机打乱一个一维向量的元素顺序
theRNG()
返回一个默认构造的RNG类的对象 theRNG()::fill(...)
reduce
矩阵缩成向量
repeat
矩阵拷贝的时候指定按x/y方向重复
split
多通道矩阵分解成多个单通道矩阵
merge
多个单通道矩阵合成一个多通道矩阵
mixChannels
矩阵间通道拷贝，如Rgba[]到Rgb[]和Alpha[]
sort, sortIdx
为矩阵的每行或每列元素排序
setIdentity
设置单元矩阵
completeSymm
矩阵上下三角拷贝
inRange
检查元素的取值范围是否在另两个矩阵的元素取值之间，返回验证矩阵
checkRange
检查矩阵的每个元素的取值是否在最小值与最大值之间，返回验证结果bool
sum
求矩阵的元素和
mean
求均值
meanStdDev
均值和标准差
countNonZero
统计非零值个数
cartToPolar, polarToCart
笛卡尔坐标与极坐标之间的转换
flip
矩阵翻转
transpose
矩阵转置，比较 Mat::t() AT
trace
矩阵的迹
determinant
行列式 |A|, det(A)
eigen
矩阵的特征值和特征向量
invert
矩阵的逆或者伪逆，比较 Mat::inv()
magnitude
向量长度计算 dst(I) = sqrt(x(I)2 + y(I)2)
Mahalanobis
Mahalanobis距离计算
phase
相位计算，即两个向量之间的夹角
norm
求范数，1-范数、2-范数、无穷范数
normalize
标准化
mulTransposed
矩阵和它自己的转置相乘 AT * A, dst = scale(src - delta)T(src - delta)
convertScaleAbs
先缩放元素再取绝对值，最后转换格式为8bit型
calcCovarMatrix
计算协方差阵
solve
求解1个或多个线性系统或者求解最小平方问题(least-squares problem)
solveCubic
求解三次方程的根
solvePoly
求解多项式的实根和重根
dct, idct
正、逆离散余弦变换，idct同dct(src, dst, flags | DCT_INVERSE)
dft, idft
正、逆离散傅立叶变换, idft同dft(src, dst, flags | DTF_INVERSE)
LUT
查表变换
getOptimalDFTSize
返回一个优化过的DFT大小
mulSpecturms
两个傅立叶频谱间逐元素的乘法