一、 旧的数据结构 在老版本的 opencv 中，矩阵主要用 c 的结构体实现，主要的几个结构体为： cvArr (通用数组)、 cvMat (多通道二维矩阵)、 cvMatND (多通道多维稠密矩阵)、 cvSparseMat (多通道多维稀疏矩阵)、 IplImage (图片，二维矩阵，数据只能是1\2\3\4通道)、 CvSeq (序列) CvSet (集合，派生于序列CvSet) 很多函数
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2023-11-09 22:17:44
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# Python 稀疏矩阵与 .mat 文件的存储
在数据科学和机器学习的领域中，稀疏矩阵是一种非常重要的结构。由于网络图、文档-词矩阵等场景中，绝大多数元素为零，稀疏矩阵能有效节省存储空间并加快运算速度。在本文中，我们将探讨如何在Python中创建稀疏矩阵，并将其存储为MATLAB可读取的 `.mat` 文件。
## 什么是稀疏矩阵？
稀疏矩阵是一种矩阵，其中大多数元素为零。与普通矩阵相比
原创
2024-10-07 06:30:07
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主要实现的难点在于稀疏矩阵的转置以及矩阵乘法。对用到的数据结构定义不懂的可参考严蔚敏老师的数据结构书籍，这里讲严老师讲的两种数据结构三元组结构 和行逻辑结构 整合到一起。稀疏矩阵是线性结构中比较难的一块知识点，不懂的建议去b站看看严老师的视频。实现环境：linux数据结构typedef struct {
int i, j; //行坐标，列坐标
Elem e; //元素值
}Triple;//三
1 Mat结构的使用1.1Mat是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸·存储方法·存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同，矩阵可以是不同的维数）的指针。 例：创建一个感兴趣区域（ROI） Mat D（A,Rect(20,20,200,200));//使用矩阵界定 Mat E= A(Range:all(),Range(1,3));//用行和列来界定1.2
一、Mat中图像像素的访问方式1.ptr操作和指针-高效的方式这种方式基于.ptr的操作，也是比较推荐的遍历图像的方式。/** @Method 1: the efficient method
accept grayscale image and RGB image */
int ScanImageEfficiet(Ma
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2024-04-14 08:48:50
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一、数字图像存储概述数字图像存储时，我们存储的是图像每个像素点的数值，对应的是一个数字矩阵。二、Mat的存储1、OpenCV1基于C接口定义的图像存储格式IplImage*，直接暴露内存，如果忘记释放内存，就会造成内存泄漏。2、从OpenCV2开始，开始使用Mat类存储图像，具有以下优势：（1）图像的内存分配和释放由Mat类自动管理（2）Mat类由两部分数据组成：矩阵头(包含矩阵尺寸、存储方法、存
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2023-11-29 08:35:48
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多通道的Mat类矩阵是一个类似于三维的数据，而计算机的存储空间是一个二维空间，因此Mat类矩阵在计算机存储时是将三维数据变成二维数据，先存储第一个元素每个通道的数据，之后再存储第二个元素每个通道的数据。每一行的元素都按照这种方式进行存储，因此如果我们找到了每个元素的起始位置，便可以找到这个元素中每个通道的数据 Mat类常用的属性 Mat a = Mat(3, 4, CV_32F
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2024-02-17 16:40:29
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矩阵的存储方式完全存储方式：将矩阵的全部元素按列存储。稀疏存储方式：只存储矩阵的非零元素的值及其位置，即行号和列号。注意，采用稀疏存储方式时，矩阵元素的存储顺序并没有改变，也是按列的顺序进行存储。$ A = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 5 & 0 & 0 \\ 2 & 0 & 0 &
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2024-03-06 22:53:03
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OpenCV中一般一张图片在内存中用Mat来表述及管理，Mat内部申请一块类似与数组的内存用于存储图片中的每个像素的值即为稠密矩阵，但是有时在矩阵中其值为零的元素远远多于非为零的元素个数即稀疏矩阵，如何此时还使用Mat进行存储 显然非常浪费空间，为了应对此中场景，OpenCV使用SparseMat类
原创
2022-01-25 14:47:42
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# Android OpenCV Mat 矩阵操作入门
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源图像处理库，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。在Android平台上，OpenCV提供了丰富的函数库，使得开发者可以方便地进行图像处理和计算机视觉的相关功能。本文将深入探讨OpenCV中Mat矩阵操作的基本概念和实用示例，并为您提供详细的流程图
1、加载图片//__________加载图片______________
// 注意imread的第二个参数intflag默认是1，即原色彩，但是他可以指定多种色彩，比如0即灰色，一个彩色的图载入进去就会变成灰色
// CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED = -1,// 此值已被废弃
// CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE = 0,// 灰度（灰色
矩阵和图像操作 矩阵和图像的基本操作
函数名称描述cvAbs计算数组中所有元素的绝对值cvAbsDiff计算两个数组差值的绝对值cvAbsDiffs计算数组和标量差值的绝对值cvAdd两个数组的元素级的加运算cvAdds一个数组和一个标量的元素级的相加运算cvAddWeighted两个数组的元素的加权相加运算（alpha融合）cvAvg计算数组所有元素的平均值cvAvgSdv计算数组中所
MatMat的简单使用从实际出发，先看看他干啥的，怎么用。 一般我们用到Mat有两个重要的用途： 1.存储图像（其实图像可以看成一个高行宽列的一个矩阵） 2.存储矩阵先来看看Mat用于图像和矩阵的最基本操作，读取一副图像，修改图像中某些像素的值，最后显示并保存，建立矩阵并进行矩阵运算 （以下例子采用最简单的方法，基本使用默认参数）简洁版（如果你只想使用，而不想知道为什么、怎么改进）#include
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2024-04-30 14:45:01
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作者：imaging 从真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，则是在记录图像中的每一个点的数值。 比如上面的图像，在标出的镜子区域中你见到的只是一个矩阵，该矩阵包含了所有像素点的强度值。如何获取并存储这些像素值由我们的需求而定，最终在计算机世界里所有图像都可以简化为数值矩以及矩阵信息。作
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2024-08-14 16:38:01
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opencv中矩阵的基本操作：拷贝，转换，改变尺寸，创建矩阵头，局部提取，反转，分解合并通道，其他一些数学相关的操作。cv::Mat src,dst,m；1）src.copyTo(dst)把src矩阵中的数据拷贝到dst。2）m.clone()深度拷贝。3）src.convertTo(dst, type, scale, shift)缩放并转换到另外一种数据类型：dst：目的矩阵type：
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2024-02-23 22:22:32
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第二节 Mat数据类型详解1、Mat数据类型描述我们有多种从现实世界中获取数字图像的方法：数码相机，扫描仪，计算机断层扫描和磁共振成像等等。 在每种情况下，我们（人类）看到的都是图像。 但是，当将其转换为数字设备时，我们记录的是图像每个点的数值。如下图所示：例如，在上图中，您可以看到汽车的镜子不过是一个包含所有像素点强度值的矩阵。OpenCV中的Mat是一个N维稠密数组，或多通道数组。它可用于存储
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2024-04-16 10:17:42
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前言 opencv中cv::Mat数据矩阵乘法，需要各个数据的类型是一样的，且需要注意数据溢出问题，以及矩阵乘法支持Mat矩阵的数据类型（type）只能是 CV_32FC1、 CV_64FC1、 CV_32FC2、 CV_64FC2 这4种类型中的其中一种。 参考 1. Opencv中Mat矩阵相乘
原创
2022-07-09 00:51:32
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mat img 看type：img.type() rows:img.rows cols:img.cols ｃｈａｎｎｅｌｓ:img.channels(),ｃｈａｎｎｅｌｓ()这是一个函数，和上面两个有点不同
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2018-05-04 15:32:00
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特殊矩阵 通用型的特殊矩阵zeros函数：产生全0矩阵，即零矩阵ones函数：产生全1矩阵，即幺矩阵eye函数： 产生对角线为1的矩阵。当矩阵是方阵时，得到一个单位矩阵。rand函数：产生（0,1）区间均匀分布的随机矩阵randn函数：产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵。 以上函数三种调用格式 例：产生m x m 零矩阵 ：zeros(m)产生
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2024-09-18 20:04:54
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Affine Transformation是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括：平移（Translation）、缩放（Scale）、翻转（Flip）、旋转（Rotation）和错切（Shear）。在做2D图形引擎时，仿射变换是非常重要的点，图形的旋转等各种表现都需要通过仿射变换来完成，比如在显示列表树中，父
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2024-10-30 20:34:49
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