Function (函数名) |
Use (函数用处) |
add |
矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask |
scaleAdd |
矩阵加法,一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) |
addWeighted |
矩阵加法,两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma) |
subtract |
矩阵减法,A-B的更高级形式,支持mask |
multiply |
矩阵逐元素乘法,同Mat::mul()函数,与A*B区别,支持mask |
gemm |
一个广义的矩阵乘法操作 |
divide |
矩阵逐元素除法,与A/B区别,支持mask |
abs |
对每个元素求绝对值 |
absdiff |
两个矩阵的差的绝对值 |
exp |
求每个矩阵元素 src(I) 的自然数 e 的 src(I) 次幂 dst[I] = esrc(I) |
pow |
求每个矩阵元素 src(I) 的 p 次幂 dst[I] = src(I)p |
log |
求每个矩阵元素的自然数底 dst[I] = log|src(I)| (if src != 0) |
sqrt |
求每个矩阵元素的平方根 |
min, max |
求每个元素的最小值或最大值返回这个矩阵 dst(I) = min(src1(I), src2(I)), max同 |
minMaxLoc |
定位矩阵中最小值、最大值的位置 |
compare |
返回逐个元素比较结果的矩阵 |
bitwise_and, bitwise_not, bitwise_or, bitwise_xor |
每个元素进行位运算,分别是和、非、或、异或 |
cvarrToMat |
旧版数据CvMat,IplImage,CvMatND转换到新版数据Mat |
extractImageCOI |
从旧版数据中提取指定的通道矩阵给新版数据Mat |
randu |
以Uniform分布产生随机数填充矩阵,同 RNG::fill(mat, RNG::UNIFORM) |
randn |
以Normal分布产生随机数填充矩阵,同 RNG::fill(mat, RNG::NORMAL) |
randShuffle |
随机打乱一个一维向量的元素顺序 |
theRNG() |
返回一个默认构造的RNG类的对象 theRNG()::fill(...) |
reduce |
矩阵缩成向量 |
repeat |
矩阵拷贝的时候指定按x/y方向重复 |
split |
多通道矩阵分解成多个单通道矩阵 |
merge |
多个单通道矩阵合成一个多通道矩阵 |
mixChannels |
矩阵间通道拷贝,如Rgba[]到Rgb[]和Alpha[] |
sort, sortIdx |
为矩阵的每行或每列元素排序 |
setIdentity |
设置单元矩阵 |
completeSymm |
矩阵上下三角拷贝 |
inRange |
检查元素的取值范围是否在另两个矩阵的元素取值之间,返回验证矩阵 |
checkRange |
检查矩阵的每个元素的取值是否在最小值与最大值之间,返回验证结果bool |
sum |
求矩阵的元素和 |
mean |
求均值 |
meanStdDev |
均值和标准差 |
countNonZero |
统计非零值个数 |
cartToPolar, polarToCart |
笛卡尔坐标与极坐标之间的转换 |
flip |
矩阵翻转 |
transpose |
矩阵转置,比较 Mat::t() AT |
trace |
矩阵的迹 |
determinant |
行列式 |A|, det(A) |
eigen |
矩阵的特征值和特征向量 |
invert |
矩阵的逆或者伪逆,比较 Mat::inv() |
magnitude |
向量长度计算 dst(I) = sqrt(x(I)2 + y(I)2) |
Mahalanobis |
Mahalanobis距离计算 |
phase |
相位计算,即两个向量之间的夹角 |
norm |
求范数,1-范数、2-范数、无穷范数 |
normalize |
标准化 |
mulTransposed |
矩阵和它自己的转置相乘 A * A, dst = scale(src - delta) (src - delta) |
convertScaleAbs |
先缩放元素再取绝对值,最后转换格式为8bit型 |
calcCovarMatrix |
计算协方差阵 |
solve |
求解1个或多个线性系统或者求解最小平方问题(least-squares problem) |
solveCubic |
求解三次方程的根 |
solvePoly |
求解多项式的实根和重根 |
dct, idct |
正、逆离散余弦变换,idct同dct(src, dst, flags | DCT_INVERSE) |
dft, idft |
正、逆离散傅立叶变换, idft同dft(src, dst, flags | DTF_INVERSE) |
LUT |
查表变换 |
getOptimalDFTSize |
返回一个优化过的DFT大小 |
mulSpecturms |
两个傅立叶频谱间逐元素的乘法 |
OpenCV - Operations on Arrays 对数组(矩阵)的一些操作的更多相关文章
-
数组/矩阵转换成Image类
Python下将数组/矩阵转换成Image类 原创 2017年04月21日 19:21:27 标签: python / 图像处理 3596 先说明一下为什么要将数组转换成Image类.我处理的图像是F ...
-
Arrays.asList(数组) 解说
最近在用Arrays的asList()生成的List时,List元素的个数时而不正确. Java代码 一:Arrays.asList(数组)该方法是将数组转化为集合(该方法主要用于Object对象数组 ...
-
OpenCV学习笔记:矩阵的掩码操作
矩阵的掩码操作很简单.其思想是:根据掩码矩阵(也称作核)重新计算图像中每个像素的值.掩码矩阵中的值表示近邻像素值(包括该像素自身的值)对新像素值有多大影响.从数学观点看,我们用自己设置的权值,对像素邻 ...
-
MATLAB 的unique函数——数组矩阵的唯一值
MATLAB 的unique函数——求数组矩阵的唯一值 相关MathWork文档见此:unique数组中的唯一值 1.C = unique(A) 返回与 A 中相同的数据,但是不包含重复项.C 已按照 ...
-
js中 慎用for(var o in arrays) 遍历数组,for(var i,i<; objects.length;i++)与for(var i,n = objects.length;i<;n;i++) 的性能区别
原文:js中 慎用for(var o in arrays) 遍历数组,for(var i,i< objects.length;i++)与for(var i,n = objects.length; ...
-
opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作
time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工 ...
-
array_reduce方法用回调函数迭代地将对数组的值进行操作
在处理php数组的时候,有一种需求特别的频繁,如下二维数组: $arr = array( 1=>array( 'id' => 5, 'name' => '张三' ), 2=>a ...
-
paip.数组以及集合的操作uapi java php python总结..
paip.数组以及集合的操作uapi 作者Attilax 艾龙, EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/att ...
-
php数组使用技巧及操作总结
数组,可以说是PHP的数据应用中较重要的一种方式.PHP的数组函数众多,下面是一些小结,借此记之,便于以后鉴之. 1. 数组定义 数组的定义使用 array()方式定义,可以定义空数组:<?ph ...
随机推荐
-
IOS URL 编码和解码
1.url编码 ios中http请求遇到汉字的时候,需要转化成UTF-8,用到的方法是: NSString * encodingString = [urlString stringByAddingPe ...
-
http协议读书笔记1-概述
1.http协议在网络中的位置: http协议位于TCP协议的上层,http试用tcp来传输其报文数据,tcp在ip的上层. 2.浏览器发起连接的过程 上述图的过程是: 浏览器从url中解析出服务区的 ...
-
ES6 memo
一.热门问题 介绍redux,主要解决什么问题 是管理应用程序状态的库,解决数据管理和数据通信的问题 Promise.Async有什么区别 Async 更简洁,不需要用 then 连接 Promise ...
-
Machine Learning 神器 - sklearn
Sklearn 官网提供了一个流程图, 蓝色圆圈内是判断条件,绿色方框内是可以选择的算法: 从 START 开始,首先看数据的样本是否 >50,小于则需要收集更多的数据. 由图中,可以看到算法有 ...
-
python3 第二十三章 - 函数式编程之Partial function(偏函数)
要注意,这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样,偏函数是2.5版本以后引进来的东西,属于函数式编程的一部分.前面章节中我们讲到,通过设定参数的默认值,可以降低函数调用的难度.而偏函数也可以做到这一点. ...
-
mysql主从同步详细教程
1.安装好主数据库和从数据库,这个大家肯定都会,如果不是很明白,可以参考我前面的安装教程. 例子: 假如我需要同步test1.test2数据库 系统:centos7 主库主机:192.168.1.25 ...
-
Modelsim SE自动化仿真——如何将.do文件中自定义的库链接到testbench顶层模块
我们用Modelsim SE进行仿真时,为了方便,一般会编写.do文件来启动当前仿真.关于.do文件的编写,一般网上都有成型的模板,我们只要稍微改几个参数,就可以符合我们的仿真需求了.但是如果仿真时需 ...
-
半夜思考, Java 重载的实现
因为最近在学 scala,看到了参数的默认值这个特性,但是Java好像没有这个特性, Java8 也没有, 所以特意去查了一下,就牵扯到了 C++了,[只怪 C++没怎么学,,]. 下面将一下为什么 ...
-
[POJ2337]Catenyms
题目大意: 定义一个catenym是一对单词,满足第一个单词的末尾字符与第二个单词的开头字符相等. 定义复合catenym是一些单词,满足第i个单词的末尾字符与第i+1个单词的开头字符相等. 给你n个 ...
-
asp.net部署时加密config文件
1:运行cmd,并定位到C:\WINDOWS\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727(可以直接运行vs2005的命令提示工具,但是貌似vs2010默认指向的framewo ...