OpenCV矩阵操作
opencv旋转矩阵转四元素
opencv旋转矩阵转四元素【实用版】目录1.介绍 OpenCV 库2.解释旋转矩阵和四元素的概念3.阐述如何使用 OpenCV 旋转矩阵得到四元素4.结论正文OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
在OpenCV 中，旋转矩阵和四元素是两种常见的图像变换方式。
旋转矩阵是一种二维矩阵，它可以用来描述图像的旋转。
在 OpenCV 中，旋转矩阵的元素形式为：```| cosθ -sinθ || sinθ cosθ |```其中，θ表示旋转的角度。
通过旋转矩阵，我们可以将原始图像转换为旋转后的图像。
四元素是一种描述二维变换的矩阵，它包括四个参数：scale（缩放因子）、rotation（旋转角度）、translationX（水平平移距离）和translationY（垂直平移距离）。
四元素矩阵的形式为：```| scale | rotation | translationX | translationY |```在 OpenCV 中，我们可以通过旋转矩阵得到四元素矩阵。
具体做法如下：1.首先，创建一个旋转矩阵，设置好旋转角度。
```pythonimport cv2# 创建一个旋转矩阵rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((0, 0), 90, 1.0) ```2.然后，通过旋转矩阵得到旋转后的图像。
```python# 读取原始图像image = cv2.imread("image.jpg")# 将原始图像转换为旋转后的图像rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (image.shape[1], image.shape[0]), None, flags=cv2.INTER_AREA_8) ```3.接下来，从旋转后的图像中提取四元素矩阵。
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 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 -回复
opencvsharp 矩形平移旋转矩阵-回复如何使用OpenCvSharp进行矩形的平移和旋转操作。
OpenCvSharp是C#语言下的OpenCV库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
本文将介绍如何使用OpenCvSharp对矩形进行平移和旋转操作。
一、安装和配置OpenCvSharp1. 下载和安装OpenCvSharp首先，你需要下载OpenCvSharp库。
你可以在官方网站（2. 配置项目引用安装完成后，在Visual Studio中创建一个新的C#项目。
右键单击项目名称，选择“管理NuGet程序包”。
在NuGet程序包管理器中搜索“OpenCvSharp”，然后安装该包。
3. 导入所需的命名空间在项目的代码文件中，使用下面的代码导入OpenCvSharp的命名空间。
csharpusing OpenCvSharp;二、矩形的平移操作平移操作是将图像中的矩形移动到新的位置，可以通过移动矩形的中心点来实现。
下面是实现平移操作的步骤。
1. 读取图像和定义矩形首先，使用OpenCvSharp的`Cv2.ImRead`方法读取图像，并使用`Rect`类来定义矩形。
`Rect`类的构造函数需要四个参数，即矩形的左上角的x 坐标和y坐标、矩形的宽度和高度。
csharpMat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Color); Rect rect = new Rect(100, 100, 200, 150);2. 计算平移的偏移量接下来，计算矩形的中心点和目标位置的中心点之间的偏移量。
可以使用以下公式来计算偏移量。
csharpint offsetX = targetCenter.X - rect.Center.X;int offsetY = targetCenter.Y - rect.Center.Y;其中，`targetCenter`是目标位置的中心点，可以根据需要自定义。
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);//
OpenCV中矩阵的归一化
OpenCV中矩阵的归⼀化原帖地址：图像处理中，图⽚像素点单通道值⼀般是[0-255]的unsigned char类型，将其转化到[0,1]之间，更⽅便计算，这就需要⽤到矩阵的归⼀化运算。
今天，写程序中需要对某矩阵归⼀化，⽤OpenCV的cv::normalize函数，遇到很严重的问题，最后发现，normalize的原矩阵必须是单通道(src.channel==1)，函数执⾏完，结果矩阵的⼤⼩和类型与原矩阵相同。
⽆论之前是否初始化结果矩阵，最后的结果都与原矩阵类型相同。
函数原型：void normalize(const InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0,int normType=NORM_L2, int rtype=-1, InputArray mask=noArray())当⽤于归⼀化时，normType应该为cv::NORM_MINMAX，alpha为归⼀化后的最⼤值，beta为归⼀化后的最⼩值。
参看下⾯的例⼦：cv::Mat mat1=Mat(2,2,CV_32FC1);mat1.at<float>(0,0) = 1.0f;mat1.at<float>(0,1) = 2.0f;mat1.at<float>(1,0) = 3.0f;mat1.at<float>(1,1) = 4.0f;// 对于这种⼩矩阵，还有更简单的赋值⽅式，找时间再改cout<<"Mat 1:"<<endl;cout<<mat1<<endl;normalize(mat1,mat1,1.0,0.0,NORM_MINMAX);cout<<"Mat 2:"<<endl;cout<<mat1<<endl;显⽰的结果如下图所⽰：。
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 矩阵 向量除法
opencv 矩阵向量除法
在OpenCV中，可以使用除法运算符（/）来执行矩阵和向量之间的除法操作。
假设我们有一个2x2的矩阵A和一个2维向量v，我们可以使用如下代码执行矩阵和向量之间的除法操作：
```
cv::Mat A = (cv::Mat_<float>(2, 2) << 1, 2, 3, 4);
cv::Mat v = (cv::Mat_<float>(2, 1) << 5, 6);
cv::Mat result = A / v;
```
在这个例子中，矩阵A是一个2x2的浮点数矩阵，向量v是一个2维浮点数向量。
通过执行`A / v`，我们可以得到一个新的矩阵result，其内容为A的每个元素除以v的对应元素。
注意，矩阵除法在OpenCV中使用逐元素的除法规则进行计算。
这意味着矩阵的每个元素除以向量的对应元素，而不是执行矩阵的整体除法操作。
所以，矩阵和向量的维数必须匹配，以便每个元素都可以正确地进行除法运算。
希望这个回答对你有帮助！。
opencv 基于neon指令实现的矩阵乘法
opencv 基于neon指令实现的矩阵乘法基于NEON指令实现的矩阵乘法是利用ARM体系结构中的NEON（ARM嵌入式处理器指令集）来实现的并行计算，可以大幅度提高矩阵乘法的计算性能。
下面是一个基于NEON指令实现矩阵乘法的示例代码：```cpp#include <arm_neon.h>#include <iostream>void matrixMultiplyNEON(float* A, float* B, float* C, int n) { for (int i = 0; i < n; i += 4) {for (int j = 0; j < n; j += 4) {float32x4_t sum[4][4];for (int k = 0; k < 4; k++) {for (int l = 0; l < 4; l++) {sum[k][l] = vmovq_n_f32(0.0);}}for (int k = 0; k < n; k += 4) {float32x4_t a[4], b[4];for (int l = 0; l < 4; l++) {a[l] = vld1q_f32(A + i * n + k + l);b[l] = vld1q_f32(B + (k + l) * n + j);}for (int l = 0; l < 4; l++) {for (int m = 0; m < 4; m++) {sum[l][m] = vmlaq_f32(sum[l][m], a[l], b[m]);}}}for (int k = 0; k < 4; k++) {for (int l = 0; l < 4; l++) {vst1q_f32(C + (i + k) * n + j + l, sum[k][l]);}}}}}int main() {const int n = 4;float A[n * n] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16};float B[n * n] = {1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1};float C[n * n] = {0};matrixMultiplyNEON(A, B, C, n);for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {std::cout << C[i * n + j] << " ";}std::cout << std::endl;}return 0;}```上述代码通过NEON指令集中的`vld1q_f32`、`vmlaq_f32`和`vst1q_f32`等指令实现了并行计算过程，在进行矩阵乘法的过程中，利用NEON指令集中的SIMD（单指令多数据）能力，将多个元素的计算同时进行，从而提高计算性能。
opencv mat乘向量
opencv mat乘向量
在OpenCV中，可以使用cv::Mat类的乘法运算符来实现矩阵与向量的乘法操作。
假设我们有一个大小为m x n的矩阵A和一个大小为n x 1的列向量B，我们可以通过以下方式进行矩阵与向量的乘法：
cpp.
cv::Mat A; // m x n 矩阵。
cv::Mat B; // n x 1 列向量。
cv::Mat result = A B;
在这里，result将会是一个大小为m x 1的列向量，它是矩阵A和向量B相乘的结果。
需要注意的是，在进行矩阵与向量的乘法操作时，矩阵的列数必须与向量的维度相匹配，否则将会导致运行时错误。
另外，OpenCV中还提供了一些其他的矩阵与向量的乘法函数，比如gemm
函数，可以实现更加灵活和复杂的矩阵运算操作。
除了使用C++进行矩阵与向量的乘法操作之外，OpenCV还提供
了Python接口，可以使用类似的方法来实现矩阵与向量的乘法。
在Python中，可以使用numpy数组来表示矩阵和向量，然后通过numpy库提供的乘法函数来实现矩阵与向量的乘法操作。
总之，通过使用OpenCV提供的矩阵乘法运算符或者相关的函数，我们可以很方便地实现矩阵与向量的乘法操作，从而进行各种复杂
的图像处理和计算机视觉任务。
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 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 mat 减法
opencv mat 减法
OpenCV Mat 减法
OpenCV 的 Mat 类可以实现矩阵的减法运算。
矩阵减法运算的基本思想是：矩阵的相应元素做减法运算。
我们在使用 OpenCV Mat 的减法函数前，需要确保两个要减的矩阵的尺寸完全相同，而且是二维矩阵。
我们可以通过调用 Mat 类的size 函数来查看矩阵的尺寸。
OpenCV Mat 类的减法函数主要支持两种模式：一种是减法运算模式，另一种模式是减法运算后放入另一个矩阵。
对于减法运算模式，我们可以使用下面的函数：
Mat mat_A - Mat mat_B;
上面的代码实现了将 mat_A 的每一个元素都与 mat_B 中每一个相应元素做减法运算后得到的结果，然后将结果存储在一个新的Mat 中。
对于减法运算放入另一个矩阵，我们可以使用以下函数：
Mat.copyTo(mat_A - mat_B, mat_C);
上面的代码实现了将 mat_A 与 mat_B 中每一个相应元素做减法运算后得到的结果放入 mat_C 中。
- 1 -。
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。
mat
∙综述:o 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.o OpenCV将向量作为1维矩阵处理.o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(4,4,CV_32FC1); cvReleaseMat(&M);∙∙复制矩阵:CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,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, 4, CV_64FC1, a);∙∙初始化矩阵为单位阵:CvMat* M = cvCreateMat(4,4,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,i,j); // Get M(i,j)∙∙直接存取，假设使用4-字节校正:CvMat* M = cvCreateMat(4,4,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(4,4,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, 4, CV_64FC1, 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, Mb, Mc); // Ma-Mb -> Mc cvMatMul(Ma, Mb, Mc); // Ma*Mb -> Mc∙∙按元素的矩阵操作:CvMat *Ma, *Mb, *Mc; cvMul(Ma, Mb, Mc); // Ma.*Mb -> Mc cvDiv(Ma, Mb, 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, CV_64FC1, va); CvMat Vb=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vb); CvMat Vc=cvMat(3, 1, CV_64FC1, 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(3,1,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(3,3,CV_32FC1); CvMat* E =cvCreateMat(3,3,CV_32FC1); CvMat* l = cvCreateMat(3,1,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(3,3,CV_32FC1); CvMat* U =cvCreateMat(3,3,CV_32FC1); CvMat* D = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1); CvMat* V = cvCreateMat(3,3,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!!!).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。
opencv基础矩阵求解解析笔记
OpenCV基础矩阵求解解析笔记一、前言在计算机视觉和图像处理领域，矩阵求解是一项基础且关键的技术。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的矩阵求解函数，为图像处理和计算机视觉任务提供了强大的支持。
本文将深入探讨OpenCV中的矩阵求解相关知识，包括基本概念、常用方法以及实际应用场景。
二、矩阵求解基础概念1. 线性方程组在数学中，线性方程组是由若干个线性方程组成的方程组，其中未知数是多个变量。
线性方程组可以用矩阵和向量的形式表示，如下所示：Ax = b其中，A是一个m×n的矩阵，x是一个n×1的列向量，b是一个m×1的列向量。
对于给定的A和b，求解x即为矩阵求解的过程。
2. 矩阵求解方法常见的矩阵求解方法包括高斯消元法、LU分解法、Cholesky分解法、QR分解法等。
这些方法在不同情况下有不同的适用性，可以根据实际问题的特点选择合适的方法进行求解。
三、 OpenCV中的矩阵求解函数OpenCV提供了丰富的矩阵求解函数，可以满足不同需求的求解问题。
下面介绍几个常用的矩阵求解函数及其用法。
1. cv::solve函数cv::solve函数是OpenCV中用于求解线性方程组的函数。
其函数原型如下：bool solve(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int flags=DECOMP_LU)其中，src1是系数矩阵A，src2是右侧向量b，dst是解向量x，flags是求解方法。
DECOMP_LU表示使用LU分解方法进行求解。
2. cv::invert函数cv::invert函数用于求解逆矩阵。
其函数原型如下：double invert(InputArray src, OutputArray dst, intflags=DECOMP_LU)其中，src是需要求逆的矩阵，dst是求得的逆矩阵，flags表示求解方法。
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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OpenCv矩阵操作有很多函数有mask，代表掩码，如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算，mask要和矩阵/ROI/的大小相等大多数函数支持ROI，如果图像ROI被设置，那么只处理ROI部分少部分函数支持COI，如果COI设置，只处理感兴趣的通道矩阵逻辑运算void cvAnd(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);// void cvAndS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);// void cvOr(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);// void cvOrS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);// void cvXor(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);// void cvXorS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);// void cvNot(const CvArr* src,CvArr* dst);//矩阵取反矩阵算术运算绝对值void cvAbs(const CvArr*src,CvArr* dst);void cvAbsDiff(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr*dst);//两矩阵相减取绝对值void cvAbsDiffS(const CvArr* src, CvArr* dst,CvScalarvalue);//矩阵减去一个数取绝对值加减void cvAdd(const CvArr* src1,const CvArr*src2,CvArr* dst,const CvArr* mask =NULL);//两数组相加，dst(I)=src1(I)+src2(I) if mask(I)!=0void cvAddS(const CvArr* src,CvScalar value,CvArr*dst,const CvArr*mask = NULL);//数组和一个数相加，dst(I)=src(I)+value if mask(I)!=0void cvAddWeighted(const CvArr* src1,double alpha,const CvArr*src2,doublebeta,double gamma,CvArradded to each sum*dst);//带权相加相当于dst(x,y) = α ?src1(x,y) + β ? src2(x,y) + γvoid cvSub(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);//矩阵减法，dst(I)=src1(I)-src2(I) if mask(I)!=0void cvSubS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);//矩阵减数，dst(I)=src(I)-value if mask(I)!=0void cvSubRS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);//数减矩阵，dst(I)=value-src(I) if mask(I)!=0乘除void cvDiv(const CvArr* src1, constCvArr* src2, CvArr* dst,doublescale=1);//scale*src1(i)/src2(i)，如果src1=NULL，则计算scale/src2(i)void cvMul(const CvArr* src1,const CvArr* src2,CvArr* dst,doublescale=1);//两矩阵元素之间的简单乘法，一般的矩阵点乘用cvGEMM();次方void cvPow(const CvArr* src, CvArr* dst,double power);//为每个src的数求power次方指数void cvExp(const CvArr* src, CvArr*dst);//dst(I)=EXP(src(I))对数void cvLog(const CvArr* src, CvArr*dst);//线性代数计算加&乘voidcvScaleAdd(const CvArr* src1, CvScalar scale, const CvArr* src2,CvArr* dst);//src1和scale的乘积加上src2void cvCrossProduct(const CvArr* src1,const CvArr* src2,CvArr*dst);//计算两个3D向量（单通道）的叉乘运算double cvDotProduct(const CvArr* src1, const CvArr*src2);//两个向量点乘void cvGEMM(const CvArr* src1, const CvArr* src2, double alpha,const CvArr* src3, double beta, CvArr* dst, inttABC=0);//乘加运算的始祖由通用乘加函数参与定义的两个具体宏cvMatMul(const CvArr* src1,const CvArr* src2,CvArr* dst);cvMatMulAdd(const CvArr* src1,const CvArr* src2,const CvArr*src3,CvArr* dst); CvScalar cvTrace(const CvArr* mat);//计算对角线上的元素和变换void cvTransform(const CvArr* src, CvArr*dst, const CvMat* transmat, constCvMat*shiftvec=NULL);//dst=transmat · src + shiftvecvoid cvPerspectiveTransform(const CvArr* src, CvArr* dst, constCvMat* mat);//把矩阵每个元素中三个通道当做一个矩阵，乘mat，mat是一个3×3或者4×4的转换矩阵转置void cvTranspose(const CvArr* src, CvArr*dst);void cvMulTransposed(const CvArr* src, CvArr* dst, int order, constCvArr* delta=NULL, doublescale=1.0);//(src-delta)乘以它的转置再乘以scale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方阵可逆的充要条件是|A|!=0method取值为CV_LU高斯消去法（默认） CV_SVD奇异值分解SVD CV_SVD_SYM对称矩阵的SVD行列式double cvDet(const CvArr*mat);//计算方阵行列式，一定是单通道的小型方阵直接计算，大型方阵用高斯消去法计算如果矩阵正定对称，用奇异值分解的方法解决cvSVD();特征向量特征值void cvEigenVV(CvArr* mat, CvArr*evects, CvArr* evals, doubleeps=0);//计算对称矩阵的特征值和特征向量，evects输出特征向量，evals输出特征值，eps雅可比方法停止参数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CV_COVAR_NORMAL 普通计算协方差和平均值，输出的是n×n的协方差阵CV_COVAR_SCRAMBLED 快速PCA“Scrambled”协方差，输出的是m×m的协方差阵 CV_COVAR_USE_AVERAGE 平均值是输入的CV_COVAR_SCALE 重新缩放输出的协方差矩阵四个flag通过并运算协同发挥作用，前两个不能并CvSize cvMahalonobis(const CvArr* vec1,const CvArr* vec2,CvArr*mat);int cvSolve(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, intmethod=CV_LU);//Solves a linear system or least-squaresproblem.void cvSVD(CvArr* A, CvArr* W, CvArr* U=NULL, CvArr* V=NULL, intflags=0);//Performs singular value decomposition of a realfloating-point matrix.void cvSVBkSb(const CvArr* W, const CvArr* U, const CvArr* V, constCvArr* B, CvArr* X, int flags);//Performs singular value backsubstitution.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CV_CMP_LT -src1(I) 是否小于CV_CMP_LE -src1(I) 是否小于等于CV_CMP_NE -src1(I) 是否不等如果判断为假，dst设为0，如果判断为真，dst设为0xffvoid cvCmpS(const CvArr* src, double value, CvArr* dst, intcmp_op);//矩阵和一个数字比较运算矩阵内转换类型转换void cvConvertScale(constCvArr* src,CvArr* dst,double scale,doubleshift);//矩阵首先乘以scale再加上shift，然后把src中的数据类型转换成dst类型，但是src和dst通道数需要相等void cvConvertScaleAbs(const CvArr* src,CvArr* dst,doublescale,double shift);//在src到dst类型转换前，先做绝对值void cvCvtColor(const CvArr* src,CvArr* dst, int code);//图像颜色空间转换，src要为8U 16U 32F，dst的数据类型需要和src相同，通道数看codecode格式如：CV_原色彩空间2目的色彩空间色彩空间要考虑RGB的顺序支持的颜色空间包括：RGB RGB565 RGB555 GRAYRGBA XYZ YCrCb HSV HLS Luv BayerRG空间转换void cvFlip(const CvArr* src, CvArr*dst=NULL, intflip_mode=0);//图像绕x、y轴旋转。