【OpenCV教程】OpenCV中對矩陣的常用操作

UnderTurrets發表於2024-08-15
OpenCV矩陣

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目錄
  • 1.全零矩陣
  • 2.全一矩陣
  • 3.單位矩陣
  • 4.矩陣轉置
  • 5.求逆矩陣
  • 6.逗號式分隔建立矩陣
  • 7.矩陣定義(只列出常用的)
    • 7.1 資料型別Scalar
  • 8.透過ptr與at函式遍歷矩陣
    • 8.1 Vec型別
  • 9.透過迭代器遍歷矩陣(easy but very very slow)

1.全零矩陣

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::zeros(int rows, int cols, int type);
CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::zeros(Size size, int type);

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::zeros(int ndims, const int* sz, int type);
//not recommended
  • 引數如下
引數 含義
rows 行數
cols 列數
type 資料型別（CV_16F）
size Size（寬（列數），高（行數））
  • Size與Mat中的成員函式.size()的返回值，有相同的資料型別，是[寬*高]。
  • Mat中的成員變數.size，與以上二者不同，是 rows*cols

2.全一矩陣

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::ones(int rows, int cols, int type);
CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::ones(Size size, int type);

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::ones(int ndims, const int* sz, int type);
//not recommended
  • 引數如下
引數 含義
rows 行數
cols 列數
type 資料型別（CV_16F）
size Size（寬（列數），高（行數））

3.單位矩陣

CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::eye(int rows, int cols, int type);
CV_NODISCARD_STD static MatExpr Mat::eye(Size size, int type);
  • 引數如下
引數 含義
rows 行數
cols 列數
type 資料型別（CV_16F）
size Size（寬（列數），高（行數））

4.矩陣轉置

MatExpr Mat::t() const;

5.求逆矩陣

MatExpr Mat::inv(int method=DECOMP_LU) const;

6.逗號式分隔建立矩陣

  • 常用於自定義卷積核
template<typename _Tp> inline
Mat_<_Tp>::Mat_(int _rows, int _cols)
    : Mat(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value)
{
}

template<typename _Tp> inline
Mat_<_Tp>::Mat_(int _rows, int _cols, const _Tp& value)
    : Mat(_rows, _cols, traits::Type<_Tp>::value)
{
    *this = value;
}

template<typename _Tp> inline
Mat_<_Tp>::Mat_(Size _sz)
    : Mat(_sz.height, _sz.width, traits::Type<_Tp>::value)
{}

template<typename _Tp> inline
Mat_<_Tp>::Mat_(Size _sz, const _Tp& value)
    : Mat(_sz.height, _sz.width, traits::Type<_Tp>::value)
{
    *this = value;
}
  • 以下為使用例項，注意括號的位置
Mat a=(Mat_<int>(2,2)<<1,2,3,4);
Mat b=(Mat_<double>(Size(2,2))<<1,2,3,4);

注意 ：給出的資料型別必須是基本資料型別，如int,double。不能是CV_16F等。

7.矩陣定義(只列出常用的)

Mat::Mat() CV_NOEXCEPT;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type);
Mat::Mat(Size size, int type);
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);
Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s);
Mat::Mat(const std::vector<int>& sizes, int type);
Mat::Mat(const std::vector<int>& sizes, int type, const Scalar& s);
Mat::Mat(const Mat& m);

void Mat::create(int rows, int cols, int type);
void Mat::create(Size size, int type);
void Mat::create(const std::vector<int>& sizes, int type);
  • 引數如下
引數 含義
rows 行數
cols 列數
type 資料型別（CV_16F）
size Size（寬（列數），高（行數））

7.1 資料型別Scalar

  • Scalar(gray)
  • Scalar(blue,green,red)

8.透過ptr與at函式遍歷矩陣

8.1 Vec型別

typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;
 
typedef Vec<short, 2> Vec2s;
typedef Vec<short, 3> Vec3s;
typedef Vec<short, 4> Vec4s;
 
typedef Vec<ushort, 2> Vec2w;
typedef Vec<ushort, 3> Vec3w;
typedef Vec<ushort, 4> Vec4w;
 
typedef Vec<int, 2> Vec2i;
typedef Vec<int, 3> Vec3i;
typedef Vec<int, 4> Vec4i;
typedef Vec<int, 6> Vec6i;
typedef Vec<int, 8> Vec8i;
 
typedef Vec<float, 2> Vec2f;
typedef Vec<float, 3> Vec3f;
typedef Vec<float, 4> Vec4f;
typedef Vec<float, 6> Vec6f;
 
typedef Vec<double, 2> Vec2d;
typedef Vec<double, 3> Vec3d;
typedef Vec<double, 4> Vec4d;
typedef Vec<double, 6> Vec6d;
  • 以下為例項
Mat a(Size(2560,1440),CV_8UC3);
for(int i=0;i<a.rows;i++){
      for(int j=0;j<a.cols;j++){
          a.ptr(i,j)[0]=0;
          a.ptr(i,j)[1]=0;
          a.ptr(i,j)[2]=255;
      }
}
for(int i=0;i<a.rows;i++){
      for(int j=0;j<a.cols;j++){
          a.ptr<Vec3b>(i,j)[0]=0;
          a.ptr<Vec3b>(i,j)[1]=0;
          a.ptr<Vec3b>(i,j)[2]=255;
      }
}
for(int i=0;i<a.rows;i++){
      for(int j=0;j<a.cols;j++){
          a.at<Vec3b>(i,j)[0]=0;
          a.at<Vec3b>(i,j)[1]=0;
          a.at<Vec3b>(i,j)[2]=255;
      }
}
  • 用ptr訪問可以不加Vec型別，ptr訪問是最快的
  • 用at訪問必須加Vec型別，at訪問比ptr略微慢一些

9.透過迭代器遍歷矩陣(easy but very very slow)

Mat a(Size(2560,1440),CV_8UC3);
for(auto iter=a.begin<Vec3b>();iter!=a.end<Vec3b>();iter++){
      iter[0]=255;
      iter[1]=0;
      iter[2]=0;
}

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