c – 在OpenCv中计算cv :: Mat的外(张量)乘积

发布时间：2020-12-16 10:11:18 所属栏目：百科来源：网络整理

导读：有没有办法使用OpenCV中的cv :: Mat数据结构计算外部产品(某些列向量z的z * transpose(z))？我已经检查了the documentation并且没有内置功能.但是我试图将标准矩阵乘法表达式(*)与cv :: Mat类型的向量一起使用. 这是(伪)代码： cv::Mat tmp = cv::Mat::zero

有没有办法使用OpenCV中的cv :: Mat数据结构计算外部产品(某些列向量z的z * transpose(z))？

我已经检查了the documentation并且没有内置功能.但是我试图将标准矩阵乘法表达式(*)与cv :: Mat类型的向量一起使用.

这是(伪)代码：

cv::Mat tmp = cv::Mat::zeros(9,1,CV_32SC1)
cv::Mat outerProduct = tmp * tmp.t();

外部产品计算提供例外. (是的,我的实际代码中的tmp矩阵中有实际值,但此描述提供了有关所用数据类型的更多信息)

理想情况下,cv :: Mat outerProduct最终应该是9×9矩阵.

我可以使用cv :: Mat的缩放倍增属性来做到这一点(即按列尺寸重复列向量tmp,对于每列,按索引中的值缩放元素 – as in how you may solve this kind of multiplication by hand)：

cv::Mat outerProduct = cv::repeat(tmp,9);
for (int i = 0; i < 9; i++)
{
    outerProduct.col(i) *= tmp.at<int>(i,0);
}

…但如果有一个更好的方法会很好.

解决方法

请注意,虽然我的答案是正确的,但 @kaanoner’s answer可以提供更好的性能.

他们将这些方法隐藏在你最不期望的地方.这个是在Operations on Arrays年,它被称为mulTransposed.

cv::Mat tmp = (Mat_<double>(9,1) << 1,2,3,4,5,6,7,8,9);
cv::Mat outerProduct;
mulTransposed(tmp,outerProduct,false);

第三个参数是aTa.如果是,则该方法计算aTa.如果它是假的,它会计算aaT.

输出是：

tmp = 
[1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9]
outerProduct = 
[1,9;
 2,10,12,14,16,18;
 3,9,15,18,21,24,27;
 4,20,28,32,36;
 5,25,30,35,40,45;
 6,36,42,48,54;
 7,49,56,63;
 8,64,72;
 9,27,45,54,63,72,81]

查看源代码,mulTransposed似乎不支持CV_32S.以下是它们指定的源和目标类型：

(stype == CV_8U && dtype == CV_32F)
(stype == CV_8U && dtype == CV_64F)
(stype == CV_16U && dtype == CV_32F)
(stype == CV_16U && dtype == CV_64F)
(stype == CV_16S && dtype == CV_32F)
(stype == CV_16S && dtype == CV_64F)
(stype == CV_32F && dtype == CV_32F)
(stype == CV_32F && dtype == CV_64F)
(stype == CV_64F && dtype == CV_64F)

这意味着,目标类型始终是浮点类型.即使我指定了CV_16S的dtype,我也得到一个CV_32F的矩阵.

（编辑：李大同）

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