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at和ptr，迭代器-MatConstIterator_和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。
4.6 矩阵支持的代数运算（运算符重载）
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。
- 搜索
- 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
- 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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