opencv 矩阵/向量操作

2019-04-13 20:28发布

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  • 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

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