CvMat的基本操作

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了CvMat的基本操作前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
  • 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[] = { 1,2,3,5,6,7,8,9,10,11,12 };
    
    CvMat Ma=cvMat(3,CV_64FC1,a);
    另一种方法:
    CvMat Ma;
    cvInitMatHeader(&Ma,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[] = {1,3};
    double vb[] = {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,CV_32FC1);
    CvMat* x   = cvCreateMat(3,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

    标号使得 U 和 V 返回时被转置(若没有转置标号,则有问题不成功!!!).

原文链接:https://www.f2er.com/vb/259729.html

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