《OpenCV 4计算机视觉项目实战 》 —2.10　基本矩阵运算

2.10　基本矩阵运算

在本节中，我们将学习一些基本和重要的矩阵运算，这些运算可以应用于图像或任何矩阵数据。我们已经知道如何加载图像并将其存储在变量Mat中，此外还可以手动创建Mat。最常见的构造函数是为矩阵提供大小和类型，如下所示：

你可以通过构造函数Mat(size,type,pointer_to_buffer)用来自第三方库的存储缓冲区创建一个新的矩阵链接，而无须复制数据。

受支持的类型取决于要存储的数字类型和通道数，最常见的类型如下：

你可以使用CV_number_typeC(n)创建任何类型的矩阵，其中number_type是8位无符号(8U)到64位浮点(64F)，其中(n)是通道数，允许的通道数范围为1～CV_CN_MAX。

初始化不会设置数据的值，因此可能获得不需要的值。为了避免不需要的值，可以使用0或1值及其各自的函数来初始化矩阵：

前面矩阵的结果如图2-6所示。

图　2-6

一个特殊矩阵初始化是eye函数，它可以创建具有指定类型和大小的单位矩阵：

其输出如图2-7所示。

图　2-7

OpenCV的Mat类能够执行所有的矩阵运算。我们可以用+和-运算符来加上或减去两个相同大小的矩阵，如以下代码块所示：

上述操作的结果如图2-8所示。

图　2-8

我们可以用*运算符乘以一个标量，或者用mul函数乘以矩阵的每个元素，也可以用*运算符执行矩阵乘法：

上述操作的结果如图2-9所示。

图　2-9

其他常见的数学矩阵运算是转置（transposition）和矩阵求逆（matrix inversion），分别由t()和inv()函数定义。OpenCV提供的其他有趣的函数是矩阵中的数组运算，例如，计算非零元素。这对于计算对象的像素或区域很有用：

OpenCV提供了一些统计功能，可以使用meanStdDev函数计算通道的平均值和标准差：

另一个有用的统计函数是minMaxLoc，该函数可以查找矩阵或数组的最小值和最大值，并返回位置和值：

这里的src是输入矩阵，minVal和maxVal是检测到的最小值和最大值，minLoc和maxLoc是检测到的Point值。

其他核心和有用的功能在http://docs.opencv.org/modules/core/doc/core.html中有详细介绍。