- 综述
- OpenCV中矩阵CvMat是一个基础的数据结构，在CvCore中（cxcore.h或者core.hpp）；
- OpenCV将向量作为1维矩阵处理，矩阵按行存储，每行有若干字节的校整；
- 在较早版本里面，CvMat使用的是C语言实现的struct，较新的版本里面有C++实现的class（Mat类）。
- CvMat的定义
typedef struct CvMat
{
int type; /* CvMat 标识 (CV_MAT_MAGIC_VAL), 元素类型和标记 */
int step; /* 以字节为单位的行数据长度*/
int* refcount; /* 数据引用计数 */
union
{
uchar* ptr;
short* s;
int* i;
float* fl;
double* db;
} data; /* data 指针 */
#ifdef __cplusplus
union
{
int rows;
int height;
};
union
{
int cols;
int width;
};
#else
int rows; /* 行数 */
int cols; /* 列数*/
#endif
} CvMat;
//1.用cvCreateMat创建：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.
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
//释放矩阵空间
cvReleaseMat(&M);
//2.从数组创建矩阵
double a[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);
//1.使用cvMat初始化
double a[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);
//2.使用cvInitMatHeader初始化
CvMat Ma;
cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);
假设需要存取一个2维浮点矩阵的第(i,j)个元素：
//1.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)
//2.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;
//3.直接存取，校正字节任意:
[cpp] view plaincopyprint?
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
int step = M->step/sizeof(float);
float *data = M->data.fl;
(data+i*step)[j] = 3.0;
//4.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;
//1.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
//2.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
//3.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
//注意 Va, Vb, Vc 在向量积中向量元素个数须相同
//1.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
//2.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
//3.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)
//4.奇异值分解SVD:
[cpp] view plaincopyprint?
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 ：这里的标志CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T使得 U 和 V 返回时被转置
// test for cvCreateMat
#include "cxcore.h"
#include <cstdio>
//void Create(CvMat* mat,int rows,int cols)
//一开始使用的是注释掉的那一行，在调用这个函数之后，mat本应该被初始化的，但在后面的访问中会出现问题，后来将参数改为指针引用，才解决错误
void Create(CvMat*& mat,int rows,int cols)
{
mat = cvCreateMat(rows,cols,CV_32FC1);
}
void Init(CvMat* mat)
{
int i=0,j=0,k=0;
int rows = mat->rows;
int cols = mat->cols;
for(i=0;i<rows;i++)
{
for(j=0;j<cols;j++)
{
cvmSet(mat,i,j,i+1.0*j/10);
}
}
}
void Print(CvMat* mat)
{
int i=0,j=0,k=0;
int rows = mat->rows;
int cols = mat->cols;
float tm = 0;
for(i=0;i<rows;i++)
{
for(j=0;j<cols;j++)
{
tm = cvmGet(mat,i,j);
printf("%4g ",tm);
}
printf("\n");
}
}
int main()
{
CvMat* mat;
Create(mat,4,5);
Init(mat);
Print(mat);
return 0;
}