文章目录一、数组在内存的存储方式二、代码示例及结果三.分析 一、数组在内存的存储方式数组是数据结构的基础，之所以这么说是因为数组反映了内存的物理结构。在内存中，数组是连续分布的。而在程序中，往往要在内存中分配一块连续的空间来使用。例如，在图像处理邻域，耳熟能详的opencv中有一数据类型Mat，我们一般都会以Mat来存储图像数据。Mat是一个二维数组，可以通过两个for循环遍历图像上各个像素值。
转载
2024-07-02 07:01:08
66阅读
本系列之前的篇章都是基于单线程处理。实际工程中，通过多线程对程序进行并行化往往是最简单且直接有效的优化手段。本篇以C++性能优化系列——矩阵转置(三)内存填充避免缓存抖动 中优化好的程序为Base版本，通过OpenMP技术，对程序进一步做并行化加速。同时，对OpenMP提供的并行化与开辟并行区方式进行试验，探索出OpenMP做并行化的一些规律。c++转置并行化代码实现unsigned char*
转载
2024-04-06 20:29:33
65阅读
简介 本篇承接上一篇，继续opencv下矩阵计算的函数使用。 计算矩阵的逆 注意：矩阵A是可逆矩阵的充分必要条件是行列式detA不等于0。 具体代码 double x[3][3] = {{1, 2, 3}, {2, 2, 1}, {3, 4, 3}};
double y[3][3] = {{1, 0, 0}, {0, 2, 0}, {0, 0, 3}};
void showMatdat
转载
2024-03-27 09:43:51
156阅读
这博主写得挺详细的。OpenCV 的基本矩阵操作与示例OpenCV 中的矩阵操作非常重要。 要熟悉起来！学习该博主的基本示例:创建与初始化矩阵加减法矩阵乘法矩阵转置矩阵求逆矩阵非零元素个数矩阵均值与标准差矩阵全局极值及位置其他矩阵运算函数列表0x01 创建与初始化矩阵1.1 数据类型建立矩阵必须要指定矩阵储存的数据类型, 图像处理中常用的几种数据类型如下 :CV_8UC1 // 8 bit
转载
2024-02-22 14:54:48
168阅读
简单介绍 本篇承接上一篇。继续opencv下矩阵计算的函数使用。 计算矩阵的逆 注意：矩阵A是可逆矩阵的充分必要条件是行列式detA不等于0。 详细代码 double x[3][3] = {{1, 2, 3}, {2, 2, 1}, {3, 4, 3}}; double y[3][3] = {{1,
转载
2017-06-18 08:46:00
246阅读
2评论
显式创建Mat矩阵的七种方法 1.使用Mat()构造方法创建 //参数：行数，列数，数据类型及通道数，每块的数据 //数据类型及通道数：CV_[位数][是否有符号][数据类型]C[通道数] Mat m(288,288,CV_8UC3,Scalar(0,0,255)); 2.多维度的使用Mat()构造
原创
2020-02-17 18:38:00
363阅读
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
转自opencvChina Opencv c接口与c++接口 Opencv 从c到c++ Opencv 从c到c++ Opencv2.0版本发布后，其新的C++接口，cv::Mat代替了原来c风格的CvMat和IplImage.目前，2.0版本对c的接口也是支持的。 相对于c的接口，c++的cv::Mat统一了矩阵和图像这两个概念。事实上，矩阵和图像其实是一样的。由
转载
2024-05-13 19:53:41
38阅读
加法 cv::Mat I1(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 30)); cv::Mat I2(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(1, 2, 3)); cv::Mat I = I1 + I2; //加法 cv::Mat II; cv::add(I1
原创
2022-01-25 14:30:41
620阅读
图像主要是基于矩阵格式排列的，因此OpenCV中矩阵操作非常重要； 本文总结了： 矩阵的创建； 矩阵初始化； 矩阵运算； 矩阵乘法； 矩阵转置； 矩阵的逆；等操作； 1.OpenCV矩阵的创建： 创建矩阵需要知道矩阵的尺寸大小和数据类型； 矩阵尺寸大小：就是m行n列；Size(5,5); 矩阵数据类
原创
2020-02-17 16:00:00
639阅读
在处理数据时需要对数据进行加减乘除运算，例如对图像进行滤波、增强等操作都需要对像素级别进行加减乘除运算。为了方便运算，Mat类变量支持矩阵的加减乘除运算，即我们在使用Mat类变量时，将其看做普通的矩阵即可，例如Mat类变量与常数相乘遵循矩阵与常数相乘的运算法则。Mat类与常数运算时，可以直接通过加减乘除符号实现。Mat类的加减法运算
cv::Mat a = (cv::Mat_<int>
转载
2024-03-24 09:31:52
81阅读
矩阵迹运算返回的是矩阵对角元素的和： 迹运算因为很多原因而有用。若不使用求和符号，有些矩阵运算很难描述，而通过矩阵乘法和迹运算符号，可以清楚地表示。例如，迹运算提供了另一种描述矩阵Frobenius范数的方式： 用迹运算表示表达式，我们可以使用很多有用的等式巧妙地处理表达式。例如，迹运算在转置运算下是不变的：Tr(A)=Tr(AT). 多个矩阵相乘得到的方阵的迹，和将这些矩阵中的最后一个挪到最前
转载
2024-08-20 12:35:06
47阅读
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
转载
2024-05-21 15:39:32
25阅读
数组就是一维矩阵，很多操作是相同的，这里放到一起。重点是列出和Mat有关的操作。 OpenCV有很多函数有mask，代表掩码，如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算，mask要和矩阵/ROI/的大小相等。大多数函数支持ROI，如果图像ROI被设置，那么只处理ROI部分。少部分函数支持COI，如果COI设置
转载
2024-03-12 18:25:17
94阅读
四元数在3d图形学中主要用来进行球面线性插值，可以让相机在球面上圆滑的移动，避免了相机通过欧拉角计算的一些弊端，如万向死锁。所以记录下四元数的一些知识和想法，本文只是一段自己学习过程中的理解思路，可能有些不理解的地方自己理解的也有问题，具体的推导过程太多这里不记录，可以自己根据性质推导或者查看相关资料。四元数在数学上是一种超复数，在我们实际中没有实际意义。因为自己的学习习惯是学习事物总喜欢跟现实关
转载
2024-08-06 21:18:46
87阅读
前言：???欢迎来到本博客?????? 本专栏主要结合OpenCV和C++来实现一些基本的图像处理算法并详细解释各参数含义，适用于平时学习、工作快速查询等，随时更新。 文章目录学习目标一、 常见矩阵运算1.1 加法运算1.2 减法运算1.3 点乘运算1.4 点除运算1.5 乘法运算二、 其他运算2.1 指数和对数运算2.2 幂指数和开平方运算2.3 矩阵运算函数表(全)三、 总结 学习目标一、 常
转载
2023-11-21 21:34:19
214阅读
文章目录一、python 矩阵操作二、python 矩阵乘法三、python 矩阵转置四、python 求方阵的迹五、python 方阵的行列式计算方法六、python 求逆矩阵 / 伴随矩阵七、python 解多元一次方程八、总结 一、python 矩阵操作先引入 numpy ，使用 mat 函数创建一个 2×3 矩阵。#引入numpy
import numpy as np
#使用mat函数创
转载
2023-09-16 20:24:14
573阅读
概述：形态学的高级形态，往往都是建立在腐蚀和膨胀这两个基本操作之上的，所以本篇主角是OpenCV的morphologyEx函数，它利用基本的膨胀和腐蚀技术，来执行更加高级的形态学变换，如开运算、闭运算、形态学梯度、“顶帽”、“黑帽” 等。 为了下面对比和演示以及理解的方便，浅墨自己制作了一张毛笔字图，这里先上原图： &nb
转载
2024-10-26 19:21:17
29阅读
OpenCV矩阵运算
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,
Function (函数名)Use (函数用处)add矩阵加法，A+B的更高级形式，支持maskscaleAdd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
转载
2024-04-15 15:14:06
40阅读
