OpenCV 备忘

末蓝、 2022-11-21 15:20 138阅读 0赞

1、cv::Mat

现有的常见的数组元素访问方式有三种：

1.  at函数方式访问
    
        //定义2行2列，CV_8UC1型的 Mat
        	cv::Mat mat(2,2,CV_8UC1);
        	//at成员函数方式访问 mat 元素
        	uchar p = mat.at<uchar>(0,1); //读0行1列元素
        	mat.at<uchar>(1,0) = 128;	//写1行0列元素
    
    比较直观，但是需要函数调度开销，效率较低
2.  iteration迭代器方式访问
    
        //定义2行2列，CV_8UC1型的 Mat
        	cv::Mat mat(2,2,CV_8UC1);
        	//定义mat的数据迭代器
        	cv::MatIterator_<uchar> iter = mat.begin();
        	//迭代器方式访问
        	for (int i = 0; i < 2; i++)
        		cout << *(iter++) << endl;
    
    也涉及函数调度，效率一般
3.  ptr指针访问
    
        //定义2行2列，CV_8UC3型的 Mat
        	cv::Mat roi(2,2,CV_8UC3);
        	//遍历roi所有元素
        	for (int i = roi.rows-1; i >= 0; i--)
        	{
        		//roi中行元素的首地址储存可能不连续
        		unsigned char *ptr = roi.ptr<unsigned char>(i);
        		for (int j = roi.cols-1; j >= 0; j--)
        		{
        			ptr[3 * j + 0] = 0; //roi(i,j)的第一通道元素
        			ptr[3 * j + 1] = 255; //roi(i,j)的第二通道元素
        			ptr[3 * j + 2] = 0; //roi(i,j)的第三通道元素
        		}
        	}
    
    mat最快的访问方式，也是opencv推荐的访问方式（二维数组）。这里需要注意，mat数据中，不同行的储存可能是不连续的。行间是否连续可以通过 roi.isContinus() 来获得。
4.      extern int* index; //需要访问元素的下标构成的数组
        	matdataType* elementPointer ; //被访问元素的指针
        	uchar* tempPointer = mat.data; //临时指针，用于偏移到被访问指针
        	for(int i=0;i<mat.dims,i++)
        		tempPointer += index[i]*mat.step[i]; //偏移指针
        	elementPointer = (matdataType*)tempPointer; //地址强制转化
5.  代数运算

cv::Mat a,b,c;
    	
    	/*矩阵级运算*/
    	c = a + b;	//矩阵加法
    	c = a - b;	//矩阵减法
    	c = a + 1;	//矩阵数加，位置可互换
    	c = a - 1;	//矩阵数减，位置可互换
    	c = a * 1;	//矩阵数乘，位置可互换
    	c = a * b;	//矩阵乘，限二维单通道矩阵
    	c = a.inv();	//矩阵求逆，限二维单通道矩阵
    	c = a.t();	//矩阵转置，限二维单通道矩阵
    	cv::Scalar trace = cv::trace(a); //矩阵求迹
    	double det = cv::determinant(a); //矩阵行列式，要求a为单通道浮点型矩阵
    	cv::eigen(a,eigenValue,eigenVector); //对称单通道浮点型矩阵a的特征值特征向量特征向量
    		//eigenValue与eigenVector均为cv::Mat型变量，eigenValue存放了特征值，
    		//行向量eigenVector[m]对应eigenValue[m]，也就是有如下关系成立：
    		//src*eigenvectors.row(i).t() = eigenvalues.at<srcType>(i)*eigenvectors.row(i).t()
    	cv::solve(a,b,c); //求解线性方程 A*C = B 中C的最佳值。C与B规模相同，为多个列向量，A必须为方阵
    	
    	/*元素级运算*/
    	//元素级代数运算
    	cv::multiply(a,b,c,2);	//矩阵元素相乘并放大给定的因子
    	cv::divide(a,b,c); // c=a./b，逐元素除法
    	cv::exp(a,c); //逐元素求自然底数为底的指数
    	cv::log(a,c); //逐元素求自然底数为底的对数
    	cv::pow(a,2,c); //逐元素求指定数的幂次方，注意，对a中非整数对象，则先取绝对值再幂次方
    	cv::phase(a,b,c); //c = arctan2(b,a);逐元素运算
    	//不等运算，逐元素比较，返回0\255矩阵
    	c = a > b;
    	c = a >= b;
    	c = a < b;
    	c = a <= b;
    	c = a == b;
    	//矩阵元素位运算
    	c = a & b;
    	c = a | b;
    	c = a ^ b;
    	c = ~a;
    	c = a & 1;
    	//按元素求绝对值
    	c = cv::abs(a);
    	//矩阵元素比较并取值
    	c = cv::max(a,b);
    	c = cv::max(a,1);
    	c = cv::min(a,b);
    	c = cv::min(a,1);
    	cv::Scalar sum = cv::sum(a); //矩阵元素求和（适用于多通道）
    	cv::Scalar means = cv::mean(a); //求a全部元素平均值（适用于多通道）