opencv矩阵操作学习资料
opencv计算平移和旋转的矩阵
opencv计算平移和旋转的矩阵opencv中，计算平移和旋转的矩阵可以使用`cv::getRotationMatrix2D()`和`cv::warpAffine()`函数。
下面是一个示例代码：```cpp#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<math.h>using namespace std;using namespace cv;int main(){string path = R"(circle.png)";cv::Mat Img = imread(path, IMREAD_GRAYSCALE);cv::threshold(Img, Img, 200, 255, 0);cv::Mat M = cv::Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);double scale = 1; // 缩放因子，1 表示不进行缩放double angle = 60.0 / 180.0 * CV_PI; // 旋转角度，正值表示逆时针旋转 cv::Point2f center = cv::Point2f(img.cols / 2.0, img.rows / 2.0); // 图像旋转的中心位置double a = 0; // 水平平移量double b = 100; // 竖直平移量// 取得旋转矩阵M = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, 1);// 图像尺寸扩张（默认扩张方式）cv::warpAffine(Img, img, M, cv::Size(img.cols, img.rows));// 用固定颜色填充扩张的边界cv::Scalar borderColor = Scalar(255, 255, 255);// 复制边缘填充cv::warpAffine(img, img, M, img.size() + cv::Size(500, 1000), 1, BORDER_REPLICATE, borderColor);return 0;}```在上述代码中，首先使用`cv::getRotationMatrix2D()`函数获取旋转矩阵`M`，然后使用`cv::warpAffine。
opencv库中基于透视变换矩阵的校正方法
在文章中，我将首先介绍opencv库中基于透视变换矩阵的校正方法，然后深入探讨这一方法的原理和应用，同时共享我的个人观点和理解。
1. opencv库中基于透视变换矩阵的校正方法在图像处理领域，透视变换是一种常见的技术，它可以将原始图像投影到一个新的平面上，从而改变图像的视角和形状。
在opencv库中，基于透视变换矩阵的校正方法被广泛应用于图像矫正、景深分析、虚拟现实等领域。
通过计算透视变换矩阵，我们可以实现图像的旋转、缩放、平移和校正，从而得到更清晰、更准确的图像信息。
2. 应用原理和方法基于透视变换矩阵的校正方法主要依赖于图像的几何关系和空间变换原理。
我们需要确定原始图像中的关键点和目标区域，在opencv库中，可以通过特征点匹配和透视变换矩阵计算来实现。
利用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算透视变换矩阵，然后通过cv2.warpPerspective()函数将原始图像映射到目标区域。
在实际应用中，我们还可以利用透视变换矩阵进行图像配准、立体匹配和投影校正等操作，从而实现更加精确和可靠的图像处理效果。
3. 个人观点和理解基于透视变换矩阵的校正方法在图像处理和计算机视觉领域具有重要的应用意义。
通过合理选择关键点和计算透视变换矩阵，我们可以实现图像的修正和变换，从而提高图像质量和信息获取的准确度。
与传统的图像处理方法相比，基于透视变换矩阵的校正方法更加灵活、高效和精确，可以满足不同领域和场景的需求。
总结：通过本文的介绍和探讨，我们对opencv库中基于透视变换矩阵的校正方法有了更深入的了解。
这一方法在图像处理和计算机视觉领域具有广泛的应用前景，有助于提高图像质量和信息获取的准确度。
我个人认为，基于透视变换矩阵的校正方法是一种非常有价值的技术，未来将在各个领域得到更广泛的应用和推广。
通过本文的撰写，希望能让读者对基于透视变换矩阵的校正方法有更深入的了解，同时激发大家对图像处理和计算机视觉领域的兴趣和探索。
Opencv2.4.6自带文档中文笔记(core)
2．1（一）Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针，CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。
二维单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问，i是行序号，j是列序号。
但对于多通道的非unsigned char类型矩阵来说，以上方法都不好（注：后来知道可以通过类型转换，用指针访问data数据，见后文）。
可以用Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针，在通过行数与通道数计算相应点的指针。
参照OpenCV的Mat::at()函数，写了一个访问二维Mat矩阵的两个简单的小函数，没有边界检查。
#include <opencv2/core/core.hpp>template<typename ItemType>ItemType* getMatPointPtr(cv::Mat & src, int i , int j , int c = 0){ItemType* curRow = src.ptr<ItemType>(i);return curRow + j * src.channels() + c;}template<typename ItemType>ItemType getMatPoint(cv::Mat & src, int i , int j , int c = 0){ItemType* curRow = src.ptr<ItemType>(i);return *(curRow + j * src.channels() + c);}OpenCV中的Mat::at()代码有严格的边界检测，Mat::ptr()也有边界检测，但代码中没有检测j是否越界。
以上为推荐使用的情况，下边的不推荐使用。
可以通过转换指针类型，访问非uchar类型的Mat元素。
例如：图像是CV_64FC1格式，可以将Mat.data指针直接转换成double*类型：// imgMat is a image.double* pimg = (double*)(imgMat.data)也可以用C++中的显式转换符static_cast，不过要通过void*类型过渡：void* pvoid = static_cast<void*>(imgMat.data);double* pimg = static_cast<double*>(pvoid);这种方式在Debug模式下速度提升非常显著，但没有任何的边界检查和异常处理，使用时必须十分小心。
个人整理的opencv最基本入门资料
---- By Moco Sun 2010.12.19
1. 简介 OpenCV 的全称是：Open Source Computer Vision Library，Intel 公司支持的开源计算机视
觉库，采用 c/c++编写，可以运行在 linux/windows/mac 等操作系统上。Opencv 还提供了 python、ruby、matlab 以及其他语言的接口。
//读取图像宽度 //读取图像高度 //读取图像通道数 //读取图像一行像素所占的字节数
{ pchar = (uchar*)image->imageData + i*widthStep; for (j=0; j<width; j++) { uchar* temp = pchar + j*channel; temp[0] += 10;//通道B temp[1] += 10;//通道G temp[2] += 10;//通道R }
其目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的 计算机视觉相关应用程序。Opencv 包含的函数有 500 多个，覆盖了如工厂产品检测、医学 成像、信息安全、用户界面、摄像机标定、立体视觉和机器人等，具体将在下面介绍。 Opencv 使用宽松的 BSD 开源协议，在遵守协议的情况下，允许生成商业产品，不必开发源 代码。
CvSize表示图像的大小，为含两个int的结构体，定义如下
typedef struct CvSize { int width; int height; }
CvSize; 小贴士
Cv与cv的区别：以Cv开头的一般是函数，以cv开头的通常是内联数据元素。 CvPoint结构体不支持默认构造函数，但是可以通过inline的cvPoint(注意首字母小写)函数来创 建一个无名的CvPoint，这在传递一些函数参数经常使用，同理，CvScalar与cvScalar,CvSize与 cvSize等也有这样的用法。
opencv 旋转矩阵到rodrigues转换
opencv 是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
本文将介绍 opencv 中的旋转矩阵到 rodrigues 转换的相关知识。
1. 介绍 opencv 中的旋转矩阵和 rodrigues 转换opencv 中的旋转矩阵是一个 3x3 的矩阵，用于表示三维空间中的旋转操作。
而 rodrigues 转换则是将旋转矩阵转换为对应的旋转向量，方便进行旋转操作的表示和计算。
2. 旋转矩阵到 rodrigues 转换的实现方法在 opencv 中，可以使用 cv::Rodrigues 函数来实现旋转矩阵到rodrigues 转换。
该函数的原型为：void Rodrigues(InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian= noArray())其中，src 表示输入的旋转矩阵，dst 表示输出的旋转向量，jacobian 表示可选的旋转矩阵的导数，如果不需要可以不传入。
3. 旋转矩阵到 rodrigues 转换的应用场景在计算机视觉和机器人领域，经常需要进行旋转操作的表示和计算。
旋转矩阵到 rodrigues 转换提供了一种便捷的方式来进行旋转操作的表示和计算，广泛应用于相机姿态估计、目标跟踪和三维重建等领域。
4. 实例演示：将旋转矩阵转换为 rodrigues 向量接下来，我们通过一个实例来演示将旋转矩阵转换为 rodrigues 向量的过程。
假设我们有一个旋转矩阵 R，我们可以通过以下代码来实现转换：```cppcv::Mat R = (cv::Mat_<double>(3, 3) <<0.866, -0.5, 0,0.5, 0.866, 0,0, 0, 1);cv::Mat rvec;cv::Rodrigues(R, rvec);```通过以上代码，我们成功将旋转矩阵 R 转换为了 rodrigues 向量 rvec。
opencvsharp 矩形 平移旋转矩阵
opencvsharp 矩形平移旋转矩阵1. 引言近年来，计算机视觉技术在各个领域的应用日益广泛，其中图像处理是计算机视觉的重要组成部分。
而在图像处理过程中，矩形的平移和旋转是一项重要的操作，它可以帮助我们实现图像的位置调整和角度变换。
而opencvsharp作为一种开源的图像处理库，提供了丰富的工具和函数，帮助我们实现矩形的平移和旋转。
本文将介绍opencvsharp中矩形的平移旋转矩阵的相关知识和实现方法。
2. opencvsharp 简介opencvsharp是OpenCV（Open Source Computer Vision Library）在C#上的移植版本，它提供了丰富的图像处理工具和函数，方便开发者进行图像处理和计算机视觉相关的工作。
opencvsharp可以在Windows、Linux和Mac OS等主流操作系统上运行，提供了一套完整的图像处理解决方案。
3. 矩形的表示在opencvsharp中，矩形可以用一个四元组表示，分别是矩形的左上角坐标和宽度、高度。
例如：Rect rect = new Rect(x, y, width, height)。
其中，(x, y)表示矩形左上角的坐标，width和height分别表示矩形的宽度和高度。
通过这种表示方法，我们可以方便地对矩形进行操作和计算。
4. 矩形的平移矩形的平移是指将矩形沿着指定的方向进行移动，opencvsharp中提供了平移矩阵来实现矩形的平移操作。
平移矩阵可以表示为：\[ T = \begin{bmatrix} 1 0 \Delta x \\ 0 1 \Delta y\end{bmatrix} \]其中 \(\Delta x\) 和 \(\Delta y\) 分别表示矩形在x和y轴方向上的平移距离。
通过平移矩阵，我们可以将矩形沿着指定方向进行平移，实现图像位置的调整。
5. 矩形的旋转矩形的旋转是指将矩形绕着指定的中心点进行旋转，opencvsharp中提供了旋转矩阵来实现矩形的旋转操作。
opencv mat 向量 转 mat矩阵-概述说明以及解释
opencv mat 向量转mat矩阵-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在撰写这篇长文之前，我们首先来了解一下概述部分的内容。
本文旨在介绍如何使用OpenCV实现将向量转化为Mat矩阵的方法。
在计算机视觉和图像处理中，OpenCV是一个广泛应用的开源库。
它提供了一系列图像处理和计算机视觉的功能，其中包括矩阵的操作和转换。
而Mat是OpenCV中用于表示多维数组的矩阵类。
本文主要讨论的问题是，当我们需要将一个向量（例如一维数组）转化为一个Mat矩阵时，我们应该如何进行操作。
这个问题在很多图像处理和机器学习算法中都是常见的操作。
通过本文的介绍，读者将了解到OpenCV中的Mat矩阵的基本知识以及如何使用OpenCV中的函数来进行向量到Mat矩阵的转换。
我们将详细讨论OpenCV中相关的函数和方法，并给出一些实际代码示例来帮助读者更好地理解。
除了介绍向量到Mat矩阵的转换方法外，本文还将讨论一些在这个过程中可能遇到的常见问题以及相应的解决方案。
通过这些内容的学习和实践，读者可以掌握将向量转化为Mat矩阵的基本技巧，并能够灵活应用于自己的实际项目中。
总之，本文将以OpenCV为基础，详细介绍如何将向量转化为Mat 矩阵的方法和技巧，并帮助读者理解相关的原理和操作。
通过阅读本文，读者将能够更好地应用OpenCV进行图像处理和计算机视觉的相关工作。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以编写如下：在本篇文章中，将通过以下几个部分来详细介绍opencv中mat向量转mat矩阵的原理及相关操作方法。
第一部分是引言，将对本文的概述进行说明。
首先介绍mat向量和mat矩阵在计算机视觉中的应用和重要性，以及为什么需要进行向量转矩阵的操作。
随后，本文将简要阐述文章的整体结构，以及各个部分所涵盖的内容。
最后，明确本文的目的，即通过深入了解mat向量转mat矩阵的原理和操作方法，帮助读者更好地掌握和应用这一技术。
第二部分是正文，将重点介绍opencv中mat向量转mat矩阵的原理和方法。
opencv 三维矩阵运算
opencv 三维矩阵运算OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库，它提供了丰富的函数和工具，可以进行各种三维矩阵运算。
本文将介绍一些常见的三维矩阵运算方法，并以此为基础，探讨如何利用OpenCV进行三维图像处理和分析。
我们需要了解什么是三维矩阵。
在计算机视觉中，三维矩阵通常用于表示三维图像或点云数据。
三维矩阵由多个二维矩阵组成，每个二维矩阵表示一个图像或一层点云数据。
在OpenCV中，我们可以使用cv::Mat类来表示和操作三维矩阵。
在OpenCV中，我们可以使用cv::Mat的成员函数reshape()来改变三维矩阵的大小。
reshape()函数接受一个新的维度参数，可以将三维矩阵转换为新的大小。
例如，我们可以将一个3x3x3的三维矩阵转换为一个9x3的二维矩阵，或者将一个9x3的二维矩阵转换为一个3x3x3的三维矩阵。
除了改变大小，我们还可以使用cv::Mat的成员函数split()和merge()来拆分和合并三维矩阵的通道。
split()函数可以将一个三维矩阵拆分为多个二维矩阵，每个二维矩阵表示一个通道。
merge()函数则可以将多个二维矩阵合并为一个三维矩阵。
这些函数在进行图像处理和分析时非常有用，例如，我们可以将一个RGB图像拆分为红、绿、蓝三个通道，分别进行处理后再合并为一个图像。
OpenCV还提供了一些常用的三维矩阵运算函数，如cv::add()、cv::subtract()、cv::multiply()和cv::divide()等。
这些函数可以对三维矩阵进行逐元素的加法、减法、乘法和除法运算。
这些运算函数在进行图像处理时非常有用，例如，我们可以将两个三维矩阵相加得到一个新的三维矩阵，或者将一个三维矩阵与一个标量相乘得到一个新的三维矩阵。
在进行三维图像处理时，我们还经常需要对三维矩阵进行转置、翻转和旋转等操作。
在OpenCV中，我们可以使用cv::transpose()、cv::flip()和cv::rotate()等函数来实现这些操作。
OpenCv矩阵操作函数大全
逆矩阵
double cvInvert(const CvArr* src,CvArr*dst,int method=CV_LU);//求原矩阵的逆矩阵，默认使用高斯消去法
要求三个矩阵都是浮点类型，10×10以下该方法有效，20×20以上的矩阵不能计算出结果，为节约计算量，eps通常设为DBL_EPSILON(10^-15)
如果给定的矩阵是对称正定矩阵，那么考虑使用cvSVD();
协方差
void cvCalcCovarMatrix(const CvArr**vects, int count, CvArr* cov_mat, CvArr* avg, intflags);//给定一组大小和类型相同的向量，向量的个数，计算标记，输出协方差正阵和每个向量的平均值矩阵
数组比较
void cvCmp(const CvArr* src1, constCvArr* src2, CvArr* dst, int cmp_op);//两矩阵比较运算
CV_CMP_EQ -src1(I) 是否相等
CV_CMP_GT -src1(I) 是否大于
CV_CMP_GE -src1(I) 是否大于等于
指数
void cvExp(const CvArr* src, CvArr*dst);//dst(I)=EXP(src(I))
对数
void cvLog(const CvArr* src, CvArr*dst);//
c++ opencv的欧拉角转旋转矩阵
c++ opencv的欧拉角转旋转矩阵下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!欧拉角是描述刚体在空间中旋转姿态的一种方法，通常可以用三个角度来表示。
opencv矩阵运算
opencv矩阵运算
OpenCV矩阵运算是一种基于数学矩阵理论的图像处理方法，它提供了丰富的矩阵运算函数和操作，可以用来处理图像信息。
OpenCV的矩阵运算是通过使用不同类型的矩阵来实现的。
OpenCV支持两种类型的矩阵：标量矩阵和多维矩阵。
1、标量矩阵：标量矩阵是一种单独的矩阵，其中只包含一个元素，该元素可以是任何数字或符号（如：+,-,*,/运算符等）。
标量矩阵可以用来表示将一个值加到图像上的操作，或者将图像的像素值乘以某个常数的操作。
2、多维矩阵：多维矩阵是由多个标量矩阵组成的矩阵，每个标量矩阵都有自己的大小和形状，并且可以有多种不同的操作，比如矩阵乘法，矩阵加法，矩阵转置等。
在OpenCV中，多维矩阵可以用来表示图像处理操作，比如图像缩放，旋转，仿射变换等。
OpenCV中的矩阵运算引入了一种新的图像处理范畴，能够快速针对图像做出相应的处理，为图像处理提供了一种快速的方法。
OpenCV的矩阵运算能够更好地改变图像的形状，改变图像的明暗程度，改变图像的颜色，改变图像的亮度，改变图像的尺寸等。
OpenCV矩阵运算也可以用于图像特征提取，比如Sobel特征，Canny特征，Harris特征，Hough变换等。
这些矩阵运算可以帮助我们更好地提取图像中的特征，从而更好地完成图像处理任务。
OpenCV矩阵运算在图像处理中起着重要作用，它可以帮助程序员快速有效地完成图像处理任务。
OpenCV的矩阵运算多样性可以满足大多数图像处理任务的需求，从而使程序员更加熟练地使用OpenCV处理图像。
opencv 多点计算透视变换矩阵
1. IntroductionOpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一款开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了一系列丰富的图像处理和计算机视觉算法。
其中，多点计算透视变换矩阵是在图像处理中应用最为广泛的算法之一。
本文将介绍OpenCV中的多点计算透视变换矩阵的原理和应用。
2. 原理2.1. 透视变换矩阵透视变换矩阵是一个3x3的矩阵，它可以用来对图像进行透视变换，从而实现图像的旋转、缩放和扭曲等操作。
透视变换矩阵可以通过多个点对之间的映射关系来计算得到。
2.2. 多点对之间的映射关系在进行透视变换时，需要提供至少4对点之间的映射关系。
这些点通常表示图像上的四个角和它们在变换后的位置。
通过这些点之间的映射关系，可以计算出透视变换矩阵。
3. 应用3.1. 图像校正在摄影和图像处理中，常常需要对图像进行校正，使其更加符合实际的几何形状。
透视变换矩阵可以用来对图像进行透视矫正，从而达到去除畸变、纠正倾斜等效果。
3.2. 图像拼接在全景图像拼接中，需要对多个图片进行透视变换，使它们在同一个坐标系下显示。
透视变换矩阵可以帮助我们实现这一目标，从而得到完整的全景图像。
3.3. 视角转换在机器人、自动驾驶和增强现实等应用中，需要对图像进行视角转换，使其符合人类的视角或特定的坐标系。
透视变换矩阵可以帮助我们实现这一目标，从而方便后续的图像处理和识别。
4. 实例下面我们给出一个实际的例子来说明多点计算透视变换矩阵的应用。
假设我们有一张包含车牌的图像，现在我们要对车牌进行透视矫正，使其变得平整。
我们可以通过提取车牌的四个角点，并提供它们在矫正后的位置，来计算透视变换矩阵。
然后利用得到的透视变换矩阵，对车牌进行透视矫正，最终得到矫正后的车牌图像。
5. 总结多点计算透视变换矩阵是图像处理中一个重要的算法，它可以帮助我们实现图像的几何校正、图像拼接和视角转换。
在OpenCV中，我们可以通过提供多个点对之间的映射关系来计算透视变换矩阵，然后利用得到的矩阵对图像进行透视变换。
opencv 旋转矩阵转旋转向量
《探究opencv旋转矩阵转旋转向量》一、介绍在计算机视觉和图像处理中，opencv是一个非常重要的库，提供了丰富的功能来处理图像和视频。
其中旋转矩阵和旋转向量是opencv中常见的概念，它们在图像处理和计算机视觉任务中发挥着重要的作用。
本文将深入探讨opencv中的旋转矩阵转换为旋转向量的方法和相关知识。
二、旋转矩阵和旋转向量的概念在opencv中，旋转矩阵是一个2×2的矩阵，用于描述2D平面上的旋转变换；或是一个3×3的矩阵，用于描述3D空间中的旋转变换。
而旋转向量则是一个3×1的向量，用于描述3D空间中的旋转变换。
旋转矩阵和旋转向量可以相互转换，用于在不同表示方法之间进行转换和应用。
三、旋转矩阵转换为旋转向量的方法在opencv中，可以使用cv2.Rodrigues()函数将旋转矩阵转换为旋转向量。
Rodrigues函数是一个用于将旋转矩阵转换为旋转向量的重要函数，它能够将旋转矩阵表示的旋转变换转换为旋转轴和旋转角度表示的旋转向量。
在实际应用中，将旋转矩阵转换为旋转向量是非常常见的操作，能够方便地进行后续的处理和计算。
四、如何使用旋转向量一旦得到了旋转向量，就可以使用它进行各种旋转变换的操作。
在opencv中，可以使用cv2.Rodrigues()函数将旋转向量转换为旋转矩阵，从而方便地进行后续的旋转变换操作。
另外，旋转向量还可以用于姿态估计、3D重构和模式识别等方面的任务，具有广泛的应用价值。
五、个人观点和总结opencv中的旋转矩阵和旋转向量是图像处理和计算机视觉中不可或缺的重要概念。
通过将旋转矩阵转换为旋转向量，能够方便地进行各种旋转变换的操作，并且具有广泛的应用前景。
在实际应用中，熟练掌握旋转矩阵和旋转向量之间的转换方法，对于提高图像处理和计算机视觉任务的效率和精度非常重要。
六、总结本文从opencv中的旋转矩阵转换为旋转向量的方法和应用进行了深入探讨，介绍了旋转矩阵和旋转向量的概念、转换方法和相关知识。
OpenCV使用说明
目录1引言 (1)2 OpenCV的结构 (1)3 VC 6下的安装与配置 (2)3.1安装OpenCV(略) (2)3.2 配置Windows环境变量 (2)4 VC++的环境设置 (4)5如何创建一个项目来开始OpenCV 编程 (5)6如何读入和显示图像 (7)7如何访问图像像素 (10)8如何访问矩阵元素 (11)9如何在OpenCV 中处理我自己的数据 (12)10. 例程 (13)10.1 Kalman滤波进行旋转点的跟踪 (13)10.2 背景建模 (16)10.3 视频I/O (21)10.4 矩阵操作 (23)10.5 轮廓检测 (27)1引言OpenCV(Intel® Open Source Computer Vision Library) 是Intel 公司面向应用程序开发者开发的计算机视觉库,其中包含大量的函数用来处理计算机视觉领域中常见的问题,例如运动分析和跟踪、人脸识别、3D 重建和目标识别等。
目前该函数库的最新版本是OpenCV 4.0，可以通过访问/projects/opencvlibrary免费获得OpenCV 库以及相关的资料。
另外，还可以通过访问/group/OpenCV，对于OpenCV使用中的一些问题与经验进行讨论。
相对于其它图像函数库，OpenCV是一种源码开放式的函数库，开发者可以自由地调用函数库中的相关处理函数。
OpenCV中包含500多个处理函数，具备强大的图像和矩阵运算能力，可以大大减少开发者的编程工作量，有效提高开发效率和程序运行的可靠性。
另外，由于OpenCV具有很好的移植性，开发者可以根据需要在MS-Windows和Linux两种平台进行开发,速度快,使用方便。
2 OpenCV的结构目前OpenCV包含如下几个部分：Cxcore: 一些基本函数（各种数据类型的基本运算等）Cv: 图像处理和计算机视觉功能（图像处理，结构分析，运动分析，物体跟踪，模式识别，摄像定标）Highgui: 用户交互部分（GUI, 图像视频I/O, 系统调用函数）Cvaux: 一些实验性的函数（ViewMorphing, 三维跟踪，PCA，HMM）另外还有cvcam, 不过linux版本中已经抛弃。
opencv基础知识(好资料)
OpenCV的基本数据类型OpenCV提供了多种基本数据类型。
虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型，但结构都很简单，可将它们作为原子类型。
可以在―…/OpenCV/cxcore/include‖目录下的cxtypes.h文件中查看其详细定义。
在这些数据类型中最简单的就是CvPoint。
CvPoint是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体。
CvPoint有两个变体类型：CvPoint2D32f和CvPoint3D32f。
前者同样有两个成员x，y，但它们是浮点类型；而后者却多了一个浮点类型的成员z。
CvSize类型与CvPoint非常相似，但它的数据成员是integer类型的width和height。
如果希望使用浮点类型，则选用CvSize的变体类型CvSize2D32f。
CvRect类型派生于CvPoint和CvSize，它包含4个数据成员：x，y，width和height。
(正如你所想的那样，该类型是一个复合类型)。
下一个(但不是最后一个)是包含4个整型成员的CvScalar类型，当内存不是问题时，CvScal ar经常用来代替1，2或者3个实数成员(在这个情况下，不需要的分量被忽略)。
CvScalar 有一个单独的成员val，它是一个指向4个双精度浮点数数组的指针。
所有这些数据类型具有以其名称来定义的构造函数，例如cvSize()。
(构造函数通常具有与结构类型一样的名称，只是首字母不大写)。
记住，这是C而不是C++，所以这些构造函数只是内联函数，它们首先提取参数列表，然后返回被赋予相关值的结构。
【31】各数据类型的内联构造函数被列在表3-1中：cvPointXXX()，cvSize()，cvRect()和cvScalar()。
这些结构都十分有用，因为它们不仅使代码更容易编写，而且也更易于阅读。
假设要在(5，10)和(20，30)之间画一个白色矩形，只需简单调用：cvRectangle(myImg,cvPoint(5,10),cvPoint(20,30),cvScalar(255,255,255));表3-1：points, size, rectangles和calar三元组的结构结构成员意义CvPoint int x, y 图像中的点CvPoint2D32f float x, y 二维空间中的点CvPoint3D32f float x, y, z 三维空间中的点CvSize int width, height 图像的尺寸CvRect int x, y, width, height 图像的部分区域CvScalar double val[4] RGBA 值或IplImage*传递到程序。
OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例
OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例目录1.初始化矩阵： (2)2.IplImage 到cvMat的转换 (2)3.cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat (2)4.图像直接操作 (3)5.cvMat的直接操作 (3)6.间接访问cvMat (5)7.修改矩阵的形状——cvReshape的操作 (6)8.计算色彩距离 (8)CvMat是OpenCV比较基础的函数。
初学者应该掌握并熟练应用。
但是我认为计算机专业学习的方法是，不断的总结并且提炼，同时还要做大量的实践，如编码，才能记忆深刻，体会深刻，从而引导自己想更高层次迈进。
1.初始化矩阵：方式一、逐点赋值式：CvMat* mat = cvCreateMat( 2, 2, CV_64FC1 );cvZero( mat );cvmSet( mat, 0, 0, 1 );cvmSet( mat, 0, 1, 2 );cvmSet( mat, 1, 0, 3 );cvmSet( mat, 2, 2, 4 );cvReleaseMat( &mat );方式二、连接现有数组式：double a[] = { 1, 2, 3, 4,5, 6, 7, 8,9, 10, 11, 12 };CvMat mat = cvMat( 3, 4, CV_64FC1, a ); // 64FC1 for double// 不需要cvReleaseMat，因为数据内存分配是由double定义的数组进行的。
2.IplImage 到cvMat的转换方式一、cvGetMat方式：CvMat mathdr, *mat = cvGetMat( img, &mathdr );方式二、cvConvert方式：CvMat *mat = cvCreateMat( img->height, img->width, CV_64FC3 ); cvConvert( img, mat );// #define cvConvert( src, dst ) cvConvertScale( (src), (dst), 1, 0 ) 3.cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat方式一、cvGetMat方式：int coi = 0;cvMat *mat = (CvMat*)arr;if( !CV_IS_MAT(mat) ){mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi );if (coi != 0) reutn; // CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);}写成函数为：// This is just an example of function// to support both IplImage and cvMat as an inputCVAPI( void ) cvIamArr( const CvArr* arr ){CV_FUNCNAME( "cvIamArr" );__BEGIN__;CV_ASSERT( mat == NULL );CvMat matstub, *mat = (CvMat*)arr;int coi = 0;if( !CV_IS_MAT(mat) ){CV_CALL( mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi ) );if (coi != 0) CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);}// Process as cvMat__END__;}4.图像直接操作方式一：直接数组操作 int col, row, z;uchar b, g, r;for( y = 0; row < img->height; y++ ){for ( col = 0; col < img->width; col++ ){b = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3]g = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 1];r = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 2];}}方式二：宏操作：int row, col;uchar b, g, r;for( row = 0; row < img->height; row++ ){for ( col = 0; col < img->width; col++ ){b = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 );g = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 1 );r = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 2 );}}注：CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * img->nChannels + ch ) 5.cvMat的直接操作数组的直接操作比较郁闷，这是由于其决定于数组的数据类型。
opencv mat 运算符 操作 详解
在 OpenCV 中，cv::Mat类型是表示矩阵（图像）的核心数据结构。
它支持各种矩阵运算和操作，可以进行像素级别的图像处理和计算。
以下是一些常见的cv::Mat运算符和操作的详解：
创建cv::Mat对象：
1.创建空白矩阵：
2.通过数据创建矩阵：
3.复制矩阵：
基本运算：
1.矩阵加法：
2.矩阵减法：
3.矩阵乘法：
4.标量乘法：
逐元素运算：
1.逐元素加法：
2.逐元素减法：
3.逐元素乘法：
4.逐元素除法：
转置和翻转：
1.矩阵转置：
2.水平翻转：
3.垂直翻转：
其他操作：
1.矩阵元素访问：
2.改变矩阵大小：
3.提取子矩阵：
4.通道拆分与合并：
这些是一些常见的cv::Mat运算符和操作的示例。
OpenCV 提供了丰富的功能，允许进行更复杂的图像处理和计算。
具体的操作和运算可以根据具体需求进行查阅OpenCV 文档。
opencv仿射变换矩阵各参数含义
opencv仿射变换矩阵各参数含义1.介绍在计算机视觉领域中，图像处理是一个重要的应用方向。
而在图像处理过程中，仿射变换是一种常用的技术，可以对图像进行各种形式的旋转、平移、缩放和倾斜等操作。
本文将详细介绍o pe nc v中仿射变换矩阵的各个参数的含义和作用。
2.仿射变换矩阵仿射变换矩阵是一个2x3矩阵，定义了从原图像到目标图像的转换关系。
在o pe nc v中，仿射变换矩阵可以通过c v2.g et Af fi ne Tr a ns fo rm()函数计算得到。
该函数接受三个点的坐标作为输入，即原图像中的三个参考点和目标图像中对应的三个点。
通过这些点的对应关系，op e nc v可以计算出仿射变换矩阵，然后可以利用该矩阵对图像进行变换。
3.仿射变换矩阵的参数仿射变换矩阵共有六个参数，分别是：m11-：该参数表示x方向的缩放因子，即x轴上的尺度变化。
当m11大于1时，图像在x轴方向上会被拉伸，当m11小于1时，图像在x轴方向上会被压缩。
如果m11为负数，则表示对图像进行水平翻转。
m12-：该参数表示x轴的剪切因子，即图像在x轴方向上的倾斜程度。
当m12大于0时，图像在x轴上会向右倾斜，当m12小于0时，图像在x轴上会向左倾斜。
m13-：该参数表示在x轴方向上的平移量，即图像在x轴上的位置偏移量。
当m13大于0时，图像在x轴上会向右平移，当m13小于0时，图像在x轴上会向左平移。
m21-：该参数表示y方向的缩放因子，即y轴上的尺度变化。
当m21大于1时，图像在y轴方向上会被拉伸，当m21小于1时，图像在y轴方向上会被压缩。
如果m21为负数，则表示对图像进行垂直翻转。
m22-：该参数表示y轴的剪切因子，即图像在y轴方向上的倾斜程度。
当m22大于0时，图像在y轴上会向下倾斜，当m22小于0时，图像在y轴上会向上倾斜。
m23-：该参数表示在y轴方向上的平移量，即图像在y轴上的位置偏移量。
当m23大于0时，图像在y轴上会向下平移，当m23小于0时，图像在y轴上会向上平移。
opencv 矩阵的乘积和点乘
opencv矩阵的乘积和点乘OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库，其功能强大且易于使用。
本文将介绍有关OpenCV中矩阵的乘积和点乘的相关知识。
1.矩阵乘积在计算机视觉和图像处理中，矩阵乘积是一种常见的操作。
矩阵乘积可以用于实现图像的变换、特征提取等任务。
在OpenCV中，可以使用`cv::gemm`函数进行矩阵的乘积计算。
`cv::gemm`函数的用法如下：```cppcv::gemm(src1,src2,alpha,src3,beta,dst,flags);其中，`src1`和`src2`分别是要相乘的两个矩阵，`alpha`是`src1`的缩放系数，`src3`是可选的第三个矩阵，`beta`是`src3`的缩放系数，`dst`是计算结果的输出矩阵，`flags`是可选的运算标志。
2.矩阵点乘矩阵点乘是另一种常见的矩阵操作，用于对两个矩阵进行逐元素的相乘。
在OpenCV中，可以使用`cv::multiply`函数进行矩阵的点乘计算。
`cv::multiply`函数的用法如下：```cppcv::multiply(src1,src2,dst);其中，`src1`和`src2`分别是要相乘的两个矩阵，`dst`是计算结果的输出矩阵。
3.示例代码下面是一个示例代码，展示了如何在OpenCV中计算矩阵乘积和点乘：```cpp#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main()cv::Mat src1=cv::Mat::ones(3,3,CV_32F)*2;//创建一个3x3的矩阵，所有元素初始化为2cv::Mat src2=cv::Mat::eye(3,3,CV_32F);//创建一个3x3的单位矩阵cv::Mat dst1,dst2;cv::gemm(src1,src2,1.0,cv::Mat(),0.0,dst1);//计算矩阵乘积cv::multiply(src1,src2,dst2);//计算矩阵点乘std::cout<<"Matrix product:"<<std::endl;std::cout<<dst1<<std::endl;std::cout<<"Matrix point product:"<<std::endl;std::cout<<dst2<<std::endl;return0;以上代码中，我们首先创建了两个矩阵`src1`和`src2`，然后使用`cv::gemm`函数计算了矩阵乘积，并使用`cv::multiply`函数计算了矩阵点乘。
opencv 单应矩阵 旋转矩阵
opencv 单应矩阵旋转矩阵摘要：1.单应矩阵的概念及其应用2.OpenCV 中单应矩阵的代码编写方法3.旋转矩阵的概念及其应用4.OpenCV 中旋转矩阵的计算方法5.总结正文：一、单应矩阵的概念及其应用单应矩阵（Homography）是一个重要的几何变换矩阵，在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。
它可以将一个图像中的所有点按照一定的规则进行变换，使其在新的坐标系中呈现出理想的位置和形状。
常见的应用场景包括图像矫正、张正友相机标定法等。
在OpenCV 中，我们可以通过以下代码编写方法来实现单应矩阵：1.导入必要的库和模块：```pythonimport cv2import numpy as np```2.读取图像：```pythonimg = cv2.imread("image.jpg")```3.定义源图像和目标图像的四个角点坐标：```pythonsrcpts = np.float32([[0, 0], [img.shape[1]-1, 0], [0, img.shape[0]-1], [img.shape[1]-1, img.shape[0]-1]])dstpts = np.float32([[0, 0], [img.shape[1]-1, 0], [0, img.shape[0]-1], [img.shape[1]-1, img.shape[0]-1]])```4.计算单应矩阵：```pythonM = cv2.getAffineTransform(srcpts, dstpts)```二、旋转矩阵的概念及其应用旋转矩阵（Rotation Matrix）是一种用于描述物体旋转的矩阵，它可以将一个向量按照一定的旋转角度进行变换。
在计算机视觉和图像处理领域，旋转矩阵常用于处理图像的旋转、缩放等变换。
在OpenCV 中，我们可以通过以下代码编写方法来实现旋转矩阵：1.导入必要的库和模块：```pythonimport cv2import numpy as np```2.定义旋转矩阵的参数：```pythonrotation_angle = 45 # 旋转角度rotation_axis = (1, 0, 0) # 旋转轴向量```3.计算旋转矩阵：```pythonR = cv2.getRotationMatrix2D(rotation_axis, rotation_angle, 1.0)```三、总结本篇文章介绍了单应矩阵和旋转矩阵的概念及其在OpenCV 中的应用方法。
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o p e n c v矩阵操作通用矩阵乘法void cvGEMM( const CvArr* src1, const CvArr* src2, double alpha,const CvArr* src3, double beta, CvArr* dst, inttABC=0 );#define cvMatMulAdd( src1, src2, src3, dst ) cvGEMM( src1, src2, 1, src3, 1, dst, 0 )#define cvMatMul( src1, src2, dst ) cvMatMulAdd( src1, src2, 0, dst ) src1第一输入数组src2第二输入数组src3第三输入数组 (偏移量)，如果没有偏移量，可以为空（ NULL）。
dst输出数组tABCT操作标志，可以是 0 或者下面列举的值的组合:CV_GEMM_A_T - 转置 src1CV_GEMM_B_T - 转置 src2CV_GEMM_C_T - 转置 src3例如, CV_GEMM_A_T+CV_GEMM_C_T 对应alpha*src1T*src2 + beta*src3T函数 cvGEMM 执行通用矩阵乘法:dst = alpha*op(src1)*op(src2) + beta*op(src3), 这里 op(X) 是 X 或者XT所有的矩阵应该有相同的数据类型和协调的矩阵大小。
支持实数浮点矩阵或者复数浮点矩阵。
[编辑]Transform对数组每一个元素执行矩阵变换void cvTransform( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* transmat, const CvMat* shiftvec=NULL );src输入数组dst输出数组transmat变换矩阵shiftvec可选偏移向量函数 cvTransform 对数组 src 每一个元素执行矩阵变换并将结果存储到 dst: dst(I)=transmat*src(I) + shiftvec或者dst(I)k=sumj(transmat(k,j)*src(I)j) + shiftvec(k)N-通道数组 src 的每一个元素都被视为一个N元向量，使用一个M×N 的变换矩阵 transmat 和偏移向量 shiftvec 把它变换到一个 M-通道的数组 dst 的一个元素中。
这里可以选择将偏移向量 shiftvec 嵌入到 transmat 中。
这样的话 transmat 应该是M×N+1 的矩阵，并且最右边的一列被看作是偏移向量。
输入数组和输出数组应该有相同的位深（depth）和同样的大小或者 ROI 大小。
transmat 和 shiftvec 应该是实数浮点矩阵。
该函数可以用来进行 ND 点集的几何变换，任意的线性颜色空间变换，通道转换等。
MulTransposed计算数组和数组的转置的乘积void cvMulTransposed( const CvArr* src, CvArr* dst, int order, const CvArr* delta=NULL );src输入矩阵dst目标矩阵order乘法顺序delta一个可选数组，在乘法之前从 src 中减去该数组。
函数 cvMulTransposed 计算 src 和它的转置的乘积。
函数求值公式：如果 order=0dst=(src-delta)*(src-delta)T否则dst=(src-delta)T*(src-delta)[编辑]Trace返回矩阵的迹CvScalar cvTrace( const CvArr* mat );mat输入矩阵函数 cvTrace 返回矩阵mat的对角线元素的和。
tr(src) = ∑mat(i,i)i[编辑]Transpose矩阵的转置void cvTranspose( const CvArr* src, CvArr* dst ); #define cvT cvTransposesrc输入矩阵dst目标矩阵函数 cvTranspose 对矩阵 src 求转置:dst(i,j)=src(j,i)注意，假设是复数矩阵不会求得复数的共轭。
共轭应该是独立的：查看的cvXorS 例子代码。
[编辑]Det返回矩阵的行列式值double cvDet( const CvArr* mat );mat输入矩阵函数 cvDet 返回方阵 mat 的行列式值。
对小矩阵直接计算，对大矩阵用高斯(GAUSSIAN)消去法。
对于对称正定(positive-determined)矩阵也可以用 SVD 函数来求，U=V=NULL ，然后用 w 的对角线元素的乘积来计算行列式。
[编辑]Invert查找矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵double cvInvert( const CvArr* src, CvArr* dst, int method=CV_LU ); #define cvInv cvInvertsrc输入矩阵dst目标矩阵method求逆方法:CV_LU -最佳主元选取的高斯消除法CV_SVD - 奇异值分解法 (SVD)CV_SVD_SYM - 正定对称矩阵的 SVD 方法函数 cvInvert 对矩阵 src 求逆并将结果存储到 dst。
如果是 LU 方法该函数返回 src 的行列式值 (src 必须是方阵)。
如果是 0, 矩阵不求逆， dst 用 0 填充。
如果 SVD 方法该函数返回 src 的条件数的倒数(最小奇异值和最大奇异值的比值) ，如果 src 全为 0 则返回0。
如果 src 是奇异的， SVD 方法计算一个伪逆矩阵。
Solve求解线性系统或者最小二乘法问题int cvSolve( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, int method=CV_LU );src1输入矩阵src2线性系统的右部dst输出解答method解决方法(矩阵求逆) :CV_LU - 最佳主元选取的高斯消除法CV_SVD - 奇异值分解法 (SVD)CV_SVD_SYM - 对正定对称矩阵的 SVD 方法函数 cvSolve 解决线性系统或者最小二乘法问题 (后者用 SVD 方法可以解决):如果使用 CV_LU 方法。
如果 src1 是非奇异的，该函数则返回 1 ，否则返回0 ，在后一种情况下 dst 是无效的。
[编辑]SVD对实数浮点矩阵进行奇异值分解void cvSVD( CvArr* A, CvArr* W, CvArr* U=NULL, CvArr* V=NULL, intflags=0 );AM×N 的输入矩阵W结果奇异值矩阵(M×N 或者N×N) 或者向量(N×1).U可选的左部正交矩阵(M×M or M×N). 如果 CV_SVD_U_T 被指定，应该交换上面所说的行与列的数目。
V可选右部正交矩阵(N×N)flags操作标志；可以是 0 或者下面的值的组合:•CV_SVD_MODIFY_A 通过操作可以修改矩阵 src1 。
这样处理速度会比较快。
•CV_SVD_U_T 意味着会返回转置矩阵 U ，指定这个标志将加快处理速度。
•CV_SVD_V_T 意味着会返回转置矩阵 V ，指定这个标志将加快处理速度。
函数 cvSVD 将矩阵 A 分解成一个对角线矩阵和两个正交矩阵的乘积：这里 W 是一个奇异值的对角线矩阵，它可以被编码成奇异值的一维向量，U 和V 也是一样。
所有的奇异值都是非负的并按降序存储。
（U 和 V 也相应的存储）。
SVD 算法在数值处理上已经很稳定，它的典型应用包括：•当 A 是一个方阵、对称阵和正矩阵时精确的求解特征值问题，例如, 当A 时一个协方差矩阵时。
在这种情况下 W 将是一个特征值的的向量，并且 U=V是矩阵的特征向量(因此，当需要计算特征向量时 U 和 V 只需要计算其中一个就可以了) 。
•精确的求解病态线性系统。
•超定线性系统的最小二乘求解。
上一个问题和这个问题都可以用指定CV_SVD 的 cvSolve 方法。
•精确计算矩阵的不同特征，如秩(非零奇异值的数目), 条件数(最大奇异值和最小奇异值的比例), 行列式值(行列式的绝对值等于奇异值的乘积).上述的所有这些值都不要求计算矩阵 U 和 V 。
[编辑]SVBkSb奇异值回代算法（back substitution）void cvSVBkSb( const CvArr* W, const CvArr* U, const CvArr* V,const CvArr* B, CvArr* X, int flags );W奇异值矩阵或者向量U左正交矩阵 (可能是转置的)V右正交矩阵 (可能是转置的)B原始矩阵 A 的伪逆的乘法矩阵。
这个是可选参数。
如果它被省略则假定它是一个适当大小的单位矩阵(因此 x 将是 A 的伪逆的重建).。
X目标矩阵: 奇异值回代算法的结果flags操作标志, 和刚刚讨论的 cvSVD 的标志一样。
函数 cvSVBkSb 为被分解的矩阵 A 和矩阵 B 计算回代逆（back substitution） (参见 cvSVD 说明) :X=V*W-1*UT*B这里W-1(i,i)=1/W(i,i) 如果W(i,i) > epsilon•sumiW(i,i),否则:0.epsilon 是一个依赖于矩阵数据类型的的很小的数。
该函数和 cvSVD 函数被用来执行 cvInvert 和 cvSolve, 用这些函数 (svd & bksb)的原因是初级函数（low-level）函数可以避免高级函数 (inv & solve) 计算中内部分配的临时矩阵。
[编辑]EigenVV计算对称矩阵的特征值和特征向量void cvEigenVV( CvArr* mat, CvArr* evects, CvArr* evals, doubleeps=0 );mat输入对称方阵。
在处理过程中将被改变。
evects特征向量输出矩阵，连续按行存储evals特征值输出矩阵，按降序存储(当然特征值和特征向量的排序是同步的)。
eps对角化的精确度 (典型地，DBL_EPSILON=≈10-15 就足够了)。
函数 cvEigenVV 计算矩阵 A 的特征值和特征向量:mat*evects(i,:)' = evals(i)*evects(i,:)' (在 MATLAB 的记法)矩阵 A 的数据将会被这个函数修改。