# 使用 OpenCV Java 实现 Mat 相乘
在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV 是一个非常强大的工具。对于新手而言,理解如何在 Java 中使用 OpenCV 进行图像处理是一个很好的起点。本文将指导你如何使用 OpenCV Java 实现 Mat(矩阵)的相乘操作。我们将通过分步骤的方式来教学,确保你清楚每个步骤的意义和实现方式。
## 实现流程
首先,我们来梳理一下实现过            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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
                                                                                    
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            需要 Mat 数据乘以一个系数  cout << "Bgain: " << Bgain << endl;
  cout << "Ggain: " << Ggain << endl;
  cout << "Rgain: " << Rgain << endl;一、 常数变同型矩阵,采用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基于VS与OpenCV的模板匹配学习(4):手写OpenCV matchTemplate() 文章目录基于VS与OpenCV的模板匹配学习(4):手写OpenCV matchTemplate()前言一、OpenCV templmatch源码分析二、平方差度量计算三、高斯金字塔3.1 创建高斯金字塔模板3.2 高斯金字塔策略3.3 findMatchingPosition_GrayValueBase            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一、矩阵 Mat I,img,I1,I2,dst,A,B;
 double k,alpha;Scalar s;
//Scalar 是一个结构体,常用来存储像素,比如Scalar s; 
 s=cvGet2D(pImg,x,y);
 s.val[0],s.val[1],s.val[2]就是对应的图像BGR的值1.加法
 I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I);
 add(I1,I2,dst            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1.2 Mat的内存管理图像数据量大,不妥善管理好内存会产生很大的问题。OpenCV1.X中多采用C的结构,需要用户自己管理内存,在图像不再使用时调用CvRelease。OpenCV2.X中采用C++面向对象的方式,内存可以由自动申请和释放。 1.2.1 图像头与图像内容OpenCV中,图像的头与图像内容是分开的。如下面这段代码:Mat A = Mat::zeros(800,600, C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 cv::Mat    cv::Mat是一个n维矩阵类,声明在<opencv2/core/core.hpp>中。   class CV_EXPORTS Mat
{
public:
    //a lot of methods
 
   
…
 
   
/*! includes several bit-fields:
         - the ma            
                
         
            
            
            
            OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例    CvMat是OpenCV比较基础的函数。初学者应该掌握并熟练应用。但是我认为计算机专业学习的方法是,不断的总结并且提炼,同时还要做大量的实践,如编码,才能记忆深刻,体会深刻,从而引导自己想更高层次迈进。1.初始化矩阵: 方式一、逐点赋值式: CvMat* mat = cvCreateMa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Public Member Funcchannels()Mat矩阵元素拥有的通道数。depth()用来度量每一个像素中每一个通道的精度,但它本身与图像的通道数无关。 depth数值越大,精度越高。 Mat.depth()得到的是一个0~6的数字,分别代表不同的位数,对应关系如下:enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            //<学习OPENCV>第3章
//数据结构基本操作
#include<cv.h>
#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <cxcore.h>
#include<            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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 Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Mat矩阵点乘——A*BOpencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“点乘”,其中一个重载声明为:CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& a, const Mat& b);点乘说明:1.  A*B是以数学运算中矩阵相乘的方式实现的,即Mat矩阵A和B被当做纯粹的矩阵做乘法运算,这就要求A的列数等       于B的行数时,才能定义            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Opencv3-StudyOpencv学习笔记(八) -- 图像色彩空间转换yuv422转opencv mat显示OpenCv2 学习笔记(1) Mat创建、复制、释放OpenCv学习笔记(二)--Mat矩阵(图像容器)的创建及CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解Mat的几种初始化Mat类之选取图像局部区域画矩形框(普通的与旋转的矩形框)绘制连续多个矩形:捕获右上角×按钮关闭显示窗口事件Op            
                
         
            
            
            
             1.Mat与lpIlmage对象Mat对象是OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏问题,是面向对象的数据结构。Mat分头部和数据部分。lpllmage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在的,是C语言风格的数据结构,需要开发者自己分配和管理内存,容易造成内存泄漏。2.Mat中的常见函数(1)构造函数(2)其他方法void copyTo(Mat ma            
                
         
            
            
            
            关于深拷贝和浅拷贝:深拷贝和浅拷贝是根据拷贝的变量是否重新分配内存来区分的,当要重新分配内存来存放拷贝的变量时,就是深拷贝,反之如果拷贝不复制数据只创建矩阵头则为浅拷贝。   举个栗子:加如路人甲有一份文件放在储物柜A中,某时刻路人乙想阅览这份文件或者文件中的一部分(ROI),此时路人乙有两种选择:1 从甲那获知储物柜A的地址并记住(创建矩阵头),根据这个信息去储物柜A阅览(查            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录通过at方法读取Mat类矩阵中的元素通过指针ptr读取Mat类矩阵中的元素通过迭代器访问Mat类矩阵中的元素通过矩阵元素地址定位方式访问元素 对于Mat类矩阵的读取与更改,我们已经在矩阵的循环赋值中见过如何用at方法对矩阵的每一位进行赋值,这只是OpenCV提供的多种读取矩阵元素方式中的一种,本小节将详细介绍如何读取Mat类矩阵中的元素,并对其数值进行修改。在学习如何读取Mat类矩阵元素之前            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Mat初始化
  为空不赋值
    cv::Mat skeleton3D(4, 17, CV_64F);直接赋值:
    double a[] = {1,2,3,4};
    Mat test(2,2,CV_64_F);
    cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, cv::Scalar::all(0));
    cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文为原创,若有错误的地方欢迎批评指正! 先说区别,它们三个都可以代表和显示图像,但是Mat类型侧重于数学计算,出现在opencv2.0版本之后,其用法与Matlab中的操作非常类似,opencv对其数学计算进行了优化。CvMat和IplImage更侧重于图像,opencv对其图像的操作进行了优化。CvMat从基类CvArr派生而来,IplImage又从CvMat派生而来。接下来就它们结            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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