OPENCV 函数cvCreateMat
2014-09-09 21:32
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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:
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);
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
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
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