学习Opencv(蝴蝶书/C++)——4.图形和大型数组类型(下)

2024-01-24 00:12

本文主要是介绍学习Opencv(蝴蝶书/C++)——4.图形和大型数组类型(下),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

    • 4.5 通过块访问数组(多行多列等范围访问)
    • 4.6 矩阵支持的代数运算(运算符重载)
    • 4.7 饱和转换
    • 4.8 cv::Mat的其他成员函数
  • 7. cv::SparsesMat表示N维稀疏数组
    • 7.1 基本介绍
    • 7.2 引用或者值访问
      • 7.2.1 cv::SparsesMat::ptr()
      • 7.2.2 cv::SparsesMat::ref()
      • 7.2.3 cv::SparsesMat::value()
      • 7.2.3 cv::SparsesMat::find()
      • 7.2.4 区别
    • 7.3 迭代器访问
    • 7.4 稀疏函数中特有的函数
  • 8. 模版结构
    • 8.1 cv::Mat和cv::Mat_<>
    • 8.2 at运算符和()运算符
      • 8.2.1 cv::Mat的()重载
      • 8.2.2 cv::Mat_<>的()重载

续学习Opencv(蝴蝶书/C++)——4.图形和大型数组类型(上)

4.5 通过块访问数组(多行多列等范围访问)

上面的atptr,迭代器-MatConstIterator_NAryMatIterator分别用来访问单个元素和序列访问,是比较灵活的访问方式。

还有一些访问特定内容的快速方式,比如:访问单行,单列,多行,多列和对角线等。

在这里插入图片描述

4.6 矩阵支持的代数运算(运算符重载)

在这里插入图片描述

逐元素比较,返回0或者255的uchar矩阵

关于求解逆矩阵使用的默认分解方式,可以看看:

  • 矩阵的几种分解方式 - 加强版
    • 搜索高斯
    • A = PLU, L 是 下三角阵, U 是 上三角阵,而 P 则是 permutation 行变换,单位矩阵变换可得, 如果没有行变换,A 就 直接分解成 LU. PLU 分解源自高斯消元法。
  • 求逆矩阵的一些方法
  • 如何计算可逆矩阵的逆矩阵? - 疯狂绅士的回答 - 知乎
    • https://www.cmor-faculty.rice.edu/~zhang/caam335/F09/handouts/lu.pdf

在这里插入图片描述

  • 矩阵之间或者矩阵与单个元素按位进行逻辑操作
  • 矩阵之间或者矩阵与单个元素逐元素比较大小
  • 逐元素返回矩阵的绝对值
  • 向量乘法-叉乘(只支持3*1的矩阵)和点乘
  • 对角线/单位矩阵初始化,全0和全1初始化

4.7 饱和转换

OpenCV会通过saturation casting(饱和转换)在进行算术运算或者其他操作时自动检查上溢和下溢。

saturate.hpp File Reference 和 saturate_cast()

Template<typename _Tp >
static _Tp 	cv::saturate_cast (uchar v)
// cv::saturate_cast有11个构造函数

这个模版函数用于精确地把一种基本类型转为另一种基本类型,当值超出当前类型的范围时,不只是简单的保留低位的数值,而是进行裁剪clip,例如:

uchar a = saturate_cast<uchar>(-100); // a = 0 (UCHAR_MIN)
// uchar类型的最小值是0, 这里会把-100转为0
short b = saturate_cast<short>(33333.33333); // b = 32767 (SHRT_MAX)
// short类型的最大值是 32767,因此会把大于32767的都置为32767

可以保证

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