OpenCV中函數cvCreateMat的使用詳解

綜述:

OpenCV有針對矩陣操作的C語言函數. 許多其他方法提供了更加友善的C++接口，其效率與OpenCV一樣.

OpenCV将向量作為1維矩陣處理.

矩陣按行存儲，每行有4位元組的校整.

配置設定矩陣空間:

CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);

type: 矩陣元素類型. 格式為CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>.

例如: CV_8UC1 表示8位無符号單通道矩陣, CV_32SC2表示32位有符号雙通道矩陣.

例程:

CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);

釋放矩陣空間:

CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);  

cvReleaseMat(&M);  

複制矩陣:

CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);  

CvMat* M2;  

M2=cvCloneMat(M1);  

初始化矩陣:

double  a[] = { 1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8, 9, 10, 11, 12 };  

CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);   

另一種方法:

CvMat Ma;  

cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);  

初始化矩陣為機關陣:

CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);  

cvSetIdentity(M); // 這裡似乎有問題，不成功   

存取矩陣元素

假設需要存取一個2維浮點矩陣的第(i,j)個元素.

間接存取矩陣元素:

cvmSet(M,i,j,2.0); // Set M(i,j)   

t = cvmGet(M,i,j); // Get M(i,j)   

直接存取，假設使用4-位元組校正:

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，校正位元組任意:

CvMat* M     = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);  

int     step   = M->step/sizeof (float );  

float  *data = M->data.fl;  

(data+i*step)[j] = 3.0;  

直接存取一個初始化的矩陣元素:

double  a[16];  

CvMat Ma = cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);  

a[i*4+j] = 2.0; // Ma(i,j)=2.0;   

矩陣/向量操作

矩陣-矩陣操作:

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   

按元素的矩陣操作:

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   

向量乘積:

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); // 點乘:    Va . Vb -> res   

cvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc);     // 向量積: Va x Vb -> Vc   

end{verbatim}  

注意 Va, Vb, Vc 在向量積中向量元素個數須相同.

單矩陣操作:

CvMat *Ma, *Mb;  

cvTranspose(Ma, Mb);       // transpose(Ma) -> Mb (不能對自身進行轉置)   

CvScalar t = cvTrace(Ma); // trace(Ma) -> t.val[0]    

double  d = cvDet(Ma);      // det(Ma) -> d   

cvInvert(Ma, Mb);          // inv(Ma) -> Mb   

非齊次線性系統求解:

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(針對對稱矩陣):

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 = 對應的特征向量 (每行)   

奇異值分解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