OpenCV的基本矩阵操作与示例

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OpenCV的基本矩阵操作与示例


OpenCV中的矩阵操作非常重要,本文总结了矩阵的创建、初始化以及基本矩阵操作,给出了示例代码,主要内容包括:


  • 创建与初始化

  • 矩阵加减法

  • 矩阵乘法

  • 矩阵转置

  • 矩阵求逆

  • 矩阵非零元素个数

  • 矩阵均值与标准差

  • 矩阵全局极值及位置

  • 其他矩阵运算函数列表




1. 创建与初始化矩阵


1.1 数据类型

建立矩阵必须要指定矩阵存储的数据类型,图像处理中常用的几种数据类型如下:


[cpp] view plain copy

  1. CV_8UC1// 8位无符号单通道  

  2. CV_8UC3// 8位无符号3通道  

  3. CV_8UC4  

  4. CV_32FC1// 32位浮点型单通道  

  5. CV_32FC3// 32位浮点型3通道  

  6. CV_32FC4  


包括数据位深度8位、32位,数据类型U:uchar、F:float型以及通道数C1:单通道、C3:三通道、C4:四通道。


1.2 基本方法

我们可以通过载入图像来创建Mat类型矩阵,当然也可以直接手动创建矩阵,基本方法是指定矩阵尺寸和数据类型:

[cpp] view plain

  1. // 基本方法  

  2.     cv::Mat a(cv::Size(5,5),CV_8UC1); // 单通道  

  3.     cv::Mat b = cv::Mat(cv::Size(5,5),CV_8UC3); //3通道每个矩阵元素包含3个uchar值  

  4.     cout<<"a  = "<<endl<<a<<endl<<endl;  

  5.     cout<<"b  = "<<endl<<b<<endl<<endl;  

  6.     system("pause");  

运行结果:

OpenCV的基本矩阵操作与示例

3通道矩阵中,一个矩阵元素包含3个变量。


1.3 初始化方法

上述方法不初始化矩阵数据,因此将出现随机值。如果想避免这种情况,可使用Mat类的几种初始化创建矩阵的方法:


[cpp] view plain

  1. // 初始化方法  

  2.     cv::Mat mz = cv::Mat::zeros(cv::Size(5,5),CV_8UC1); // 全零矩阵  

  3.     cv::Mat mo = cv::Mat::ones(cv::Size(5,5),CV_8UC1);  // 全1矩阵  

  4.     cv::Mat me = cv::Mat::eye(cv::Size(5,5),CV_32FC1);  // 对角线为1的对角矩阵  

  5.     cout<<"mz = "<<endl<<mz<<endl<<endl;  

  6.     cout<<"mo = "<<endl<<mo<<endl<<endl;  

  7.     cout<<"me = "<<endl<<me<<endl<<endl;  

运行结果:

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2. 矩阵运算


2.1 基本概念

 OpenCV的Mat类允许所有的矩阵运算。


2.2 矩阵加减法

我们可以使用"+"和"-"符号进行矩阵加减运算。

[cpp] view plain copy

  1. cv::Mat a= Mat::eye(Size(3,2), CV_32F);  

  2. cv::Mat b= Mat::ones(Size(3,2), CV_32F);  

  3. cv::Mat c= a+b;  

  4. cv::Mat d= a-b;  


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2.3 矩阵乘法

使用"*"号计算矩阵与标量相乘,矩阵与矩阵相乘(必须满足矩阵相乘的行列数对应规则)


[cpp] view plain

  1. Mat m1= Mat::eye(2,3, CV_32F); //使用cv命名空间可省略cv::前缀,下同  

  2. Mat m2= Mat::ones(3,2, CV_32F);  

  3. cout<<"m1  = "<<endl<<m1<<endl<<endl;  

  4. cout<<"m2  = "<<endl<<m2<<endl<<endl;  

  5. // Scalar by matrix  

  6. cout << "nm1.*2 = n" << m1*2 << endl;  

  7. // matrix per element multiplication  

  8. cout << "n(m1+2).*(m1+3) = n" << (m1+1).mul(m1+3) << endl;  

  9. // Matrix multiplication  

  10. cout << "nm1*m2 = n" << m1*m2 << endl;  


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2.4 矩阵转置

矩阵转置是将矩阵的行与列顺序对调(第i行转变为第i列)形成一个新的矩阵。OpenCV通过Mat类的t()函数实现。

[cpp] view plain copy OpenCV的基本矩阵操作与示例OpenCV的基本矩阵操作与示例

  1. // 转置  

  2.     Mat m1= Mat::eye(2,3, CV_32F);    

  3.     Mat m1t = m1.t();  

  4.     cout<<"m1  = "<<endl<<m1<<endl<<endl;  

  5.     cout<<"m1t  = "<<endl<<m1t<<endl<<endl;  

  6.     system("pause");  

运行结果:


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2.5 求逆矩阵

逆矩阵在某些算法中经常出现,在OpenCV中通过Mat类的inv()方法实现

[cpp] view plain copy

  1. // 求逆  

  2.     Mat meinv = me.inv();  

  3.     cout<<"me  = "<<endl<<me<<endl<<endl;  

  4.     cout<<"meinv = "<<endl<<meinv<<endl<<endl;  

  5.     system("pause");  

运行结果:

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单位矩阵的逆就是其本身。


2.6 计算矩阵非零元素个数

计算物体的像素或面积常需要用到计算矩阵中的非零元素个数,OpenCV中使用countNonZero()函数实现。



[cpp] view plain

  1. // 非零元素个数  

  2.     int nonZerosNum = countNonZero(me); // me为输入矩阵或图像  

  3.     cout<<"me  = "<<endl<<me<<endl;  

  4.     cout<<"me中非零元素个数 = "<<nonZerosNum<<endl<<endl;  

  5.     system("pause");  

运行结果:

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2.7 均值和标准差

OpenCV提供了矩阵均值和标准差计算功能,可以使用meanStdDev(src,mean,stddev)函数实现。


参数



  • src – 输入矩阵或图像

  • mean – 均值,OutputArray

  • stddev – 标准差,OutputArray


[cpp] view plain

  1. // 均值方差  

  2.     Mat mean;  

  3.     Mat stddev;  

  4.     meanStdDev(me, mean, stddev); //me为前文定义的5×5对角阵  

  5.     cout<<"mean = "<<mean<<endl;  

  6.     cout<<"stddev = "<<stddev<<endl;  

  7.     system("pause");  

运行结果:

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需要说明的是,如果src是多通道图像或多维矩阵,则函数分别计算不同通道的均值与标准差,因此返回值mean和stddev为对应维度的向量。


[cpp] view plain

  1. Mat mean3;  

  2. Mat stddev3;  

  3. Mat m3(cv::Size(5,5),CV_8UC3,Scalar(255,200,100));  

  4. cout<<"m3  = "<<endl<<m3<<endl<<endl;  

  5. meanStdDev(m3, mean3, stddev3);  

  6. cout<<"mean3 = "<<mean3<<endl;  

  7. cout<<"stddev3 = "<<stddev3<<endl;  

  8. system("pause");  

多通道矩阵运算结果:

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2.8 求最大最小值

求输入矩阵的全局最大最小值及其位置,可使用函数:



[cpp] view plain

  1. void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal,  

  2.                            CV_OUT double* maxVal=0, CV_OUT Point* minLoc=0,  

  3.                            CV_OUT Point* maxLoc=0, InputArray mask=noArray());  


参数:


  • src – 输入单通道矩阵(图像).

  • minVal – 指向最小值的指针, 如果未指定则使用NULL

  • maxVal – 指向最大值的指针, 如果未指定则使用NULL

  • minLoc – 指向最小值位置(2维情况)的指针, 如果未指定则使用NULL

  • maxLoc – 指向最大值位置(2维情况)的指针, 如果未指定则使用NULL

  • mask – 可选的蒙版,用于选择待处理子区域


[cpp] view plain copy

  1. // 求极值 最大、最小值及其位置  

  2.     Mat img = imread("Lena.jpg",0);  

  3.     imshow("original image",img);  

  4.   

  5.     double minVal=0,maxVal=0;  

  6.     cv::Point minPt, maxPt;  

  7.     minMaxLoc(img,&minVal,&maxVal,&minPt,&maxPt);  

  8.     cout<<"min value  = "<<minVal<<endl;  

  9.     cout<<"max value  = "<<maxVal<<endl;  

  10.     cout<<"minPt = ("<<minPt.x<<","<<minPt.y<<")"<<endl;  

  11.     cout<<"maxPt = ("<<maxPt.x<<","<<maxPt.y<<")"<<endl;  

  12.     cout<<endl;  

  13.   

  14.     cv::Rect rectMin(minPt.x-10,minPt.y-10,20,20);  

  15.     cv::Rect rectMax(maxPt.x-10,maxPt.y-10,20,20);  

  16.   

  17.     cv::rectangle(img,rectMin,cv::Scalar(200),2);  

  18.     cv::rectangle(img,rectMax,cv::Scalar(255),2);  

  19.   

  20.     imshow("image with min max location",img);  

  21.     cv::waitKey();  

运行结果:
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输入图像及其最大最小值位置



3. 其他矩阵运算

其他矩阵运算函数见下表:



Function (函数名)

Use (函数用处)

add

矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask

scaleAdd

矩阵加法,一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I)

addWeighted

矩阵加法,两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma)

subtract

矩阵减法,A-B的更高级形式,支持mask

multiply

矩阵逐元素乘法,同Mat::mul()函数,与A*B区别,支持mask

gemm

一个广义的矩阵乘法操作

divide

矩阵逐元素除法,与A/B区别,支持mask

abs

对每个元素求绝对值

absdiff

两个矩阵的差的绝对值

exp

求每个矩阵元素 src(I) 的自然数 e 的 src(I) 次幂 dst[I] = esrc(I)

pow

求每个矩阵元素 src(I) 的 p 次幂 dst[I] = src(I)p

log

求每个矩阵元素的自然数底 dst[I] = log|src(I)| (if src != 0)

sqrt

求每个矩阵元素的平方根

min, max

求每个元素的最小值或最大值返回这个矩阵 dst(I) = min(src1(I), src2(I)), max同

minMaxLoc

定位矩阵中最小值、最大值的位置

compare

返回逐个元素比较结果的矩阵

bitwise_and, bitwise_not, bitwise_or, bitwise_xor

每个元素进行位运算,分别是和、非、或、异或

cvarrToMat

旧版数据CvMat,IplImage,CvMatND转换到新版数据Mat

extractImageCOI

从旧版数据中提取指定的通道矩阵给新版数据Mat

randu

以Uniform分布产生随机数填充矩阵,同 RNG::fill(mat, RNG::UNIFORM)

randn

以Normal分布产生随机数填充矩阵,同 RNG::fill(mat, RNG::NORMAL)

randShuffle

随机打乱一个一维向量的元素顺序

theRNG()

返回一个默认构造的RNG类的对象

 theRNG()::fill(...)

reduce

矩阵缩成向量

repeat

矩阵拷贝的时候指定按x/y方向重复

split

多通道矩阵分解成多个单通道矩阵

merge

多个单通道矩阵合成一个多通道矩阵

mixChannels

矩阵间通道拷贝,如Rgba[]到Rgb[]和Alpha[]

sort, sortIdx

为矩阵的每行或每列元素排序

setIdentity

设置单元矩阵

completeSymm

矩阵上下三角拷贝

inRange

检查元素的取值范围是否在另两个矩阵的元素取值之间,返回验证矩阵

checkRange

检查矩阵的每个元素的取值是否在最小值与最大值之间,返回验证结果bool

sum

求矩阵的元素和

mean

求均值

meanStdDev

均值和标准差

countNonZero

统计非零值个数

cartToPolar, polarToCart

笛卡尔坐标与极坐标之间的转换

flip

矩阵翻转

transpose

矩阵转置,比较 Mat::t() AT

trace

矩阵的迹

determinant

行列式 |A|, det(A)

eigen

矩阵的特征值和特征向量

invert

矩阵的逆或者伪逆,比较 Mat::inv()

magnitude

向量长度计算 dst(I) = sqrt(x(I)2 + y(I)2)

Mahalanobis

Mahalanobis距离计算

phase

相位计算,即两个向量之间的夹角

norm

求范数,1-范数、2-范数、无穷范数

normalize

标准化

mulTransposed

矩阵和它自己的转置相乘 AT * A, dst = scale(src - delta)T(src - delta)

convertScaleAbs

先缩放元素再取绝对值,最后转换格式为8bit型

calcCovarMatrix

计算协方差阵

solve

求解1个或多个线性系统或者求解最小平方问题(least-squares problem)

solveCubic

求解三次方程的根

solvePoly

求解多项式的实根和重根

dct, idct

正、逆离散余弦变换,idct同dct(src, dst, flags | DCT_INVERSE)

dft, idft

正、逆离散傅立叶变换, idft同dft(src, dst, flags | DTF_INVERSE)

LUT

查表变换

getOptimalDFTSize

返回一个优化过的DFT大小

mulSpecturms

两个傅立叶频谱间逐元素的乘法



上表引自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html


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始发于微信公众号:机器视觉专业论坛