OPENCV CvMat的使用

发布时间：2020-12-16 22:37:09 所属栏目：大数据来源：网络整理

导读：综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储，每行有4字节的校整. 分配矩阵空间: CvMat* cvCreateMat(int rows,int cols,int type); type: 矩阵元素类型.

 
 
  
  综述: 
    
    OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.  
    OpenCV将向量作为1维矩阵处理.  
    矩阵按行存储，每行有4字节的校整.  
   
  
  分配矩阵空间: CvMat* cvCreateMat(int rows,int cols,int type); type: 矩阵元素类型. 格式为CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>. 例如: CV_8UC1 表示8位无符号单通道矩阵,CV_32SC2表示32位有符号双通道矩阵. 例程: CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); 
  
  释放矩阵空间: 
    
     
     CvMat* M = cvCreateMat(4,CV_32FC1);  
     cvReleaseMat(&M);  
     
   

  
  复制矩阵: 
    
     
     CvMat* M1 = cvCreateMat(4,CV_32FC1);  
     CvMat* M2;  
     M2=cvCloneMat(M1);  
     
   

  
  初始化矩阵: 
    
     
     double a[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 };  
     CvMat Ma=cvMat(3,4,CV_64FC1,a);  
     
   
另一种方法:  
    
     
     CvMat Ma;  
     cvInitMatHeader(&Ma,3,a);  
     
   
   
  
  初始化矩阵为单位阵: 
    
     
     CvMat* M = cvCreateMat(4,CV_32FC1);  
     cvSetIdentity(M); // 这里似乎有问题，不成功  
     
   

 
 
存取矩阵元素 
 
 
  
  假设需要存取一个2维浮点矩阵的第(i,j)个元素. 
  
  间接存取矩阵元素: 
    
     
     cvmSet(M,i,j,2.0); // Set M(i,j)  
     t = cvmGet(M,j); // Get M(i,j)  
     
   

  
  直接存取，假设使用4-字节校正: 
    
     
     CvMat* M = cvCreateMat(4,CV_32FC1);  
     int n = M->cols;  
     float *data = M->data.fl;  
     data[i*n+j] = 3.0;  
     
   

  
  直接存取，校正字节任意: 
    
     
     CvMat* M = cvCreateMat(4,CV_32FC1);  
     int step = M->step/sizeof (float );  
     float *data = M->data.fl;  
     (data+i*step)[j] = 3.0;  
     
   

  
  直接存取一个初始化的矩阵元素: 
    
     
     double a[16];  
     CvMat Ma = cvMat(3,a);  
     a[i*4+j] = 2.0; // Ma(i,j)=2.0;  
     
   

 
 
矩阵/向量操作 
 
 
  
  矩阵-矩阵操作: 
    
     
     CvMat *Ma,*Mb,*Mc;  
     cvAdd(Ma,Mb,Mc); // Ma+Mb -> Mc  
     cvSub(Ma,Mc); // Ma-Mb -> Mc  
     cvMatMul(Ma,Mc); // Ma*Mb -> Mc  
     
   

  
  按元素的矩阵操作: 
    
     
     CvMat *Ma,*Mc;  
     cvMul(Ma,Mc); // Ma.*Mb -> Mc  
     cvDiv(Ma,Mc); // Ma./Mb -> Mc  
     cvAddS(Ma,cvScalar(-10.0),Mc); // Ma.-10 -> Mc  
     
   

  
  向量乘积: 
    
     
     double va[] = {1,2,3};  
     double vb[] = {0,0,1};  
     double vc[3];  
     CvMat Va=cvMat(3,1,va);  
     CvMat Vb=cvMat(3,vb);  
     CvMat Vc=cvMat(3,vc);  
     double res=cvDotProduct(&Va,&Vb); // 点乘: Va . Vb -> res  
     cvCrossProduct(&Va,&Vb,&Vc); // 向量积: Va x Vb -> Vc  
     end{verbatim}  
     
   
注意 Va,Vb,Vc 在向量积中向量元素个数须相同.
  
  单矩阵操作: 
    
     
     CvMat *Ma,*Mb;  
     cvTranspose(Ma,Mb); // transpose(Ma) -> Mb (不能对自身进行转置)  
     CvScalar t = cvTrace(Ma); // trace(Ma) -> t.val[0]  
     double d = cvDet(Ma); // det(Ma) -> d  
     cvInvert(Ma,Mb); // inv(Ma) -> Mb  
     
   

  
  非齐次线性系统求解: 
    
     
     CvMat* A = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);  
     CvMat* x = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);  
     CvMat* b = cvCreateMat(3,CV_32FC1);  
     cvSolve(&A,&b,&x); // solve (Ax=b) for x  
     
   

  
  特征值分析(针对对称矩阵): 
    
     
     CvMat* A = cvCreateMat(3,CV_32FC1);  
     CvMat* E = cvCreateMat(3,CV_32FC1);  
     CvMat* l = cvCreateMat(3,CV_32FC1);  
     cvEigenVV(&A,&E,&l); // l = A的特征值 (降序排列) ， E = 对应的特征向量 (每行)  
     
   

  
  奇异值分解SVD: 
    
     
     CvMat* A = cvCreateMat(3,CV_32FC1);  
     CvMat* U = cvCreateMat(3,CV_32FC1);  
     CvMat* D = cvCreateMat(3,CV_32FC1);  
     CvMat* V = cvCreateMat(3,CV_32FC1);  
     cvSVD(A,D,U,V,CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T); // A = U D V^T

综述:
- OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.
- OpenCV将向量作为1维矩阵处理.
- 矩阵按行存储，每行有4字节的校整.
分配矩阵空间:
```
CvMat* cvCreateMat(int rows,CV_32FC1); 
```
释放矩阵空间:
1. CvMat* M = cvCreateMat(4,CV_32FC1);
2. cvReleaseMat(&M);
复制矩阵:
1. CvMat* M1 = cvCreateMat(4,CV_32FC1);
2. CvMat* M2;
3. M2=cvCloneMat(M1);
初始化矩阵:
1. double a[] = { 1, 10,12 };
2. CvMat Ma=cvMat(3,a);
```
另一种方法: 
```
1. CvMat Ma;
2. cvInitMatHeader(&Ma,a);
```
   
```
初始化矩阵为单位阵:
1. CvMat* M = cvCreateMat(4,CV_32FC1);
2. cvSetIdentity(M); // 这里似乎有问题，不成功

存取矩阵元素

假设需要存取一个2维浮点矩阵的第(i,j)个元素.
间接存取矩阵元素:
1. cvmSet(M,2.0); // Set M(i,j)
2. t = cvmGet(M,j)
直接存取，假设使用4-字节校正:
1. CvMat* M = cvCreateMat(4,CV_32FC1);
2. int n = M->cols;
3. float *data = M->data.fl;
4. data[i*n+j] = 3.0;
直接存取，校正字节任意:
1. CvMat* M = cvCreateMat(4,CV_32FC1);
2. int step = M->step/sizeof (float );
3. float *data = M->data.fl;
4. (data+i*step)[j] = 3.0;
直接存取一个初始化的矩阵元素:
1. double a[16];
2. CvMat Ma = cvMat(3,a);
3. a[i*4+j] = 2.0; // Ma(i,j)=2.0;

矩阵/向量操作

矩阵-矩阵操作:
1. CvMat *Ma, *Mb,*Mc;
2. cvAdd(Ma, Mc); // Ma+Mb -> Mc
3. cvSub(Ma, Mc); // Ma-Mb -> Mc
4. cvMatMul(Ma,Mc); // Ma*Mb -> Mc
按元素的矩阵操作:
1. CvMat *Ma,*Mc;
2. cvMul(Ma, Mc); // Ma.*Mb -> Mc
3. cvDiv(Ma, Mc); // Ma./Mb -> Mc
4. cvAddS(Ma,Mc); // Ma.-10 -> Mc
向量乘积:
1. double va[] = {1,3};
2. double vb[] = {0,1};
3. double vc[3];
4. CvMat Va=cvMat(3,va);
5. CvMat Vb=cvMat(3,vb);
6. CvMat Vc=cvMat(3,vc);
7. double res=cvDotProduct(&Va,&Vb); // 点乘: Va . Vb -> res
8. cvCrossProduct(&Va,&Vc); // 向量积: Va x Vb -> Vc
9. end{verbatim}
注意 Va,Vc 在向量积中向量元素个数须相同.
单矩阵操作:
1. CvMat *Ma, *Mb;
2. cvTranspose(Ma, Mb); // transpose(Ma) -> Mb (不能对自身进行转置)
3. CvScalar t = cvTrace(Ma); // trace(Ma) -> t.val[0]
4. double d = cvDet(Ma); // det(Ma) -> d
5. cvInvert(Ma,Mb); // inv(Ma) -> Mb
非齐次线性系统求解:
1. CvMat* A = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
2. CvMat* x = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
3. CvMat* b = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
4. cvSolve(&A,&x); // solve (Ax=b) for x
特征值分析(针对对称矩阵):
1. CvMat* A = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
2. CvMat* E = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
3. CvMat* l = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
4. cvEigenVV(&A, &E,&l); // l = A的特征值 (降序排列) ， E = 对应的特征向量 (每行)
奇异值分解SVD:
1. CvMat* A = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
2. CvMat* U = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
3. CvMat* D = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
4. CvMat* V = cvCreateMat(3,CV_32FC1);
5. cvSVD(A, CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T); // A = U D V^T

（编辑：李大同）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!