opencv mat 除以 opencv mat dims

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信息小飞侠 2024-07-22 17:12:33

文章标签 opencv mat 除以初始化 ico 转置 文章分类 计算机视觉人工智能

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,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.^2Mat 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——-multiplypow(src,double p,dst);//如果p是整数dst(I)=src(I)^p;其他|src(I)|^p
log(src,dst)//自然对数运算
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
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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
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7.运算符log10()
log(I,dst);//如果Iij!=0;则dstij=log(|Iij|)
exp(I,dst);//dst=exp(I);计算每个数组元素的指数
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
8.比较
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
9.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,
10.最值
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
11.行列式运算
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)
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二.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_(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
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三.矩阵读取和修改
 (1)1个通道：
 for(int i=0;i
 for(int j=0;j
 I.at(i,j)=k;
 (2)3个通道：
 Mat_ _I=I;//他没有4个通道寸，只有3个通道！
 for(int i=0;i
 for(int j=0;j
 {
 _I(i,j)[0]=b;
 _I(i,j)[1]=g;
 _I(i,j)[2]=r;
 }
 I=_I;
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 或者直接用I.at(i,j)[0]….
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 float *s;
 for(i=0;i
 {s=proImg.ptr(i);
 for(j=0;j
 {a1=s[3*j+1]-m1;
 a2=s[3*j+2]-m2;}}
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 (3)其他机制
 I.rows(0).setTo(Scalar(0));//把第一行清零
 saturate_cast(…);//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;
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 四.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(ij)
 变成可显示图像:convertScaleAbs(I,dst,alpha,beta);dst=saturate_cast(|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);//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
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 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

五、其他数据结构

Point2f P(5,1);
 Point3f P3f(2,6,7);
 vector v;v.push_back((float)CV_PI);v.push_back(2);v.push_back(3.01f);//不断入
 vector vPoints(20);//一次定义20个

 常用方法：

Mat mask=src<0;这样很快建立一个mask了

主要参考;

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