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日志

 
 

OpenCV 矩阵操作 CvMat  

2012-06-07 09:37:33|  分类: opencv 学习 |  标签: |举报 |字号 订阅

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  • 综述:
    • 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.
    • OpenCV将向量作为1维矩阵处理.
    • 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!!!).


    From:http://hi.baidu.com/flowerbyroad/blog/item/63b89009b73b59a72eddd40b.html

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