OpenCV中对数组(矩阵)的常用操作

 

 
   

add

矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask

scaleAdd

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,A-B的更高级形式,支持mask

multiply

矩阵逐元素乘法,同Mat::mul()函数,与A*B区别,支持mask

gemm

一个广义的矩阵乘法操作

divide

矩阵逐元素除法,与A/B区别,支持mask

abs

对每个元素求绝对值

absdiff

两个矩阵的差的绝对值

exp

求每个矩阵元素 src(I) 的自然数 e 的 src(I) 次幂 dst[I] = esrc(I)

pow

求每个矩阵元素 src(I) 的 p 次幂 dst[I] = src(I)p

log

求每个矩阵元素的自然数底 dst[I] = log|src(I)| (if src != 0)

sqrt

求每个矩阵元素的平方根

min, max

求每个元素的最小值或最大值返回这个矩阵 dst(I) = min(src1(I), src2(I)), max同

minMaxLoc

定位矩阵中最小值、最大值的位置

compare

返回逐个元素比较结果的矩阵

bitwise_and, bitwise_not, bitwise_or, bitwise_xor

每个元素进行位运算,分别是和、非、或、异或

cvarrToMat

旧版数据CvMat,IplImage,CvMatND转换到新版数据Mat

extractImageCOI

从旧版数据中提取指定的通道矩阵给新版数据Mat

randu

以Uniform分布产生随机数填充矩阵,同 RNG::fill(mat, RNG::UNIFORM)

randn

以Normal分布产生随机数填充矩阵,同 RNG::fill(mat, RNG::NORMAL)

randShuffle

随机打乱一个一维向量的元素顺序

theRNG()

返回一个默认构造的RNG类的对象 theRNG()::fill(...)

reduce

矩阵缩成向量

repeat

矩阵拷贝的时候指定按x/y方向重复

split

多通道矩阵分解成多个单通道矩阵

merge

多个单通道矩阵合成一个多通道矩阵

mixChannels

矩阵间通道拷贝,如Rgba[]到Rgb[]和Alpha[]

sort, sortIdx

为矩阵的每行或每列元素排序

setIdentity

设置单元矩阵

completeSymm

矩阵上下三角拷贝

inRange

检查元素的取值范围是否在另两个矩阵的元素取值之间,返回验证矩阵

checkRange

检查矩阵的每个元素的取值是否在最小值与最大值之间,返回验证结果bool

sum

求矩阵的元素和

mean

求均值

meanStdDev

均值和标准差

countNonZero

统计非零值个数

cartToPolar, polarToCart

笛卡尔坐标与极坐标之间的转换

flip

矩阵翻转

transpose

矩阵转置,比较 Mat::t() AT

trace

矩阵的迹

determinant

行列式 |A|, det(A)

eigen

矩阵的特征值和特征向量

invert

矩阵的逆或者伪逆,比较 Mat::inv()

magnitude

向量长度计算 dst(I) = sqrt(x(I)2 + y(I)2)

Mahalanobis

Mahalanobis距离计算

phase

相位计算,即两个向量之间的夹角

norm

求范数,1-范数、2-范数、无穷范数

normalize

标准化

mulTransposed

矩阵和它自己的转置相乘 AT * A, dst = scale(src - delta)T(src - delta)

convertScaleAbs

先缩放元素再取绝对值,最后转换格式为8bit型

calcCovarMatrix

计算协方差阵

solve

求解1个或多个线性系统或者求解最小平方问题(least-squares problem)

solveCubic

求解三次方程的根

solvePoly

求解多项式的实根和重根

dct, idct

正、逆离散余弦变换,idct同dct(src, dst, flags | DCT_INVERSE)

dft, idft

正、逆离散傅立叶变换, idft同dft(src, dst, flags | DTF_INVERSE)

LUT

查表变换

getOptimalDFTSize

返回一个优化过的DFT大小

mulSpecturms

两个傅立叶频谱间逐元素的乘法

 

1.矩阵的点运算

add(), subtract(), multiply(), divide(), absdiff(), bitwise_and(), bitwise_or(), bitwise_xor(),max(),min(), compare()

对应:加,减,点乘,点除,点绝对差,点位运算—与,点位运算—或,点位运算—异或,点最大,点最小,点比较。

2.矩阵的统计运算

sum(), mean(), meanStdDev(), norm(), countNonZero(),minMaxLoc(),

对应:求和,求均值,求均方差,求范数,求非零元素个数,求最大最小元素及位置。

3.基本数学运算

exp(), log(), pow(), sqrt(), cartToPolar(),polarToCart()

对应:矩阵元素的指数,对数,乘方,开方,计算二维向量的长度和/或者角度,计算极坐标形式的二维向量对应的直角坐标.

4.代数运算和SVD

scaleAdd(), transpose(), gemm(), invert(), solve(),determinant(), trace(), eigen(), SVD,

对应:计算一个数组缩放后与另一个数组的和(dst(I)=src1(I)*scale + src2(I)),

  矩阵的转置 dst(i,j)=src(j,i) ,

  矩阵乘法 dst = alpha*op(src1)*op(src2) + beta*op(src3)这里 op(X) 是 X 或者 XT,

  查找矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵,

  求解线性系统或者最小二乘法问题,

  返回浮点方阵的行列式,

  返回矩阵的迹,

  计算对称矩阵的特征值和特征向量,

  对实数浮点矩阵进行奇异值分解。

5.离散傅里叶变换和离散余弦变换

dft(), idft(), dct(), idct(),

对应:离散傅里叶变换,离散傅里叶反变换,离散余弦变换,离散余弦反变换。

For some operations a more convenient algebraic notation can be used, for example:
Mat delta = (J.t()*J + lambda*Mat::eye(J.cols, J.cols, J.type())).inv(CV SVD)*(J.t()*err);
implements the core of Levenberg-Marquardt optimization algorithm.

参考资料:http://tmjfzy.blog.163.com/blog/static/66447025201262122353504/

     http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/2160500832013260492210

posted @ 2014-04-08 21:18 Teckee 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏