OpenCV算法精解3--OpenCV中C++矩阵基本运算

代码环境：Visual studio2017和Anaconda；
参考书籍：张平《OpenCV算法精解》；
编程语言：Python和C++；
Python3基础学习：Python3基础
C++基础学习：C++基础

1.加法运算

// 矩阵运算包括：加法、减法、点乘、点除、乘法等；
// 1.加法运算
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char *argv[]) {/*构造两个矩阵：src1 = [10 200 30 30 40 50]src2 = [30 80 5050 60 70]*/// 1.mat加法// 使用"+"，当和超过255会进行截断；Mat src1 = (Mat_<uchar>(2, 3) << 10, 200, 30, 30, 40, 50);Mat src2 = (Mat_<uchar>(2, 3) << 30, 80, 50, 50, 60, 70);Mat dst = src1 + src2;      // 注意元素200+元素80的结果；结果为255而不是280；// 使用"+"，可以将一个数值和一个矩阵相加；float num1 = 200;Mat dst1 = src1 + num1;cout << "src1 + src2 = \n" << dst << endl;cout << "数值和矩阵相加 = \n" << dst1 << endl;     // 输出dst1和src1类型相同；// 使用add函数进行加法// void add(InputArray src1,InputArray src2,OutputArray dst,InputArray mask=noArray(),int dtype = -1)// 使用add函数，输入矩阵数据类型可以不同，输出矩阵数据类型根据情况自行指定；// 当src1和src2相同时，才可以令dtype = -1，否则会报错；Mat dst2;add(src1, src2, dst2, Mat(), CV_64FC1);cout << "使用add函数进行加法：\n" << dst2 << endl;return 0;
}

2.减法运算

// 2.减法运算
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char *argv[]) {/*构造两个矩阵：src1 = [10 200 30 30 40 50]src2 = [30 80 5050 60 70]*/// 2.mat减法// 使用"-"，当减法小于0时，进行截断；Mat src1 = (Mat_<uchar>(2, 3) << 10, 200, 30, 30, 40, 50);Mat src2 = (Mat_<uchar>(2, 3) << 30, 80, 50, 50, 60, 70);Mat dst = src2 - src1;     // 注意相减小于0时的结果；cout << "src2 - src1 = \n" << dst << endl;// 使用subtract函数进行减法// void substract(InputArray src1,InputArray src2,OutputArray dst,InputArray mask = noArray(),int dtype = -1)Mat dst1;subtract(src2, src1, dst1, Mat(), CV_64FC1);cout << "使用add函数进行加法：\n" << dst1 << endl;    // 对比"-"和"substract"的结果；return 0;
}

3.点乘运算

// 3.点乘
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char *argv[]) {/*构造两个矩阵：src1 = [10 200 30 30 40 50]src2 = [30 80 5050 60 70]*/// 3.点乘：两个矩阵对应位置的数值相乘；// mul成员函数：两个Mat对象数据类型相同才能进行点乘，返回矩阵数据类型不变；// mul成员函数结果超过255会进行截断；Mat src1 = (Mat_<uchar>(2, 3) << 10, 200, 30, 30, 40, 50);Mat src2 = (Mat_<uchar>(2, 3) << 30, 80, 50, 50, 60, 70);Mat dst = src1.mul(src2);cout << "点乘结果：\n" << dst << endl;cout << "-----------------------" << endl;// multiply函数// void multiply(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale = 1, int dtype = -1)// 注：dst = scale * src1 * src2，在点乘结果基础上乘以放缩系数scale；Mat src3 = (Mat_<uchar>(2, 3) << 10, 200, 30, 30, 40, 50);Mat src4 = (Mat_<float>(2, 3) << 30, 80, 50, 50, 60, 70);Mat dst1;multiply(src3, src4, dst1, 1.0, CV_32FC1);for (int r = 0; r < dst1.rows; r++) {for (int c = 0; c < dst1.cols; c++) {cout << dst1.at<float>(r, c) << ",";}cout << endl;}return 0;
}

4.点除运算

// 4.点除
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[]) {// 4.点除Mat src1 = (Mat_<uchar>(2, 3) << 10, 200, 30, 30, 40, 50);Mat src2 = (Mat_<uchar>(2, 3) << 30, 80, 50, 50, 60, 70);Mat dst1 = src2 / src1;for (int r = 0; r < dst1.rows; r++) {for (int c = 0; c < dst1.cols; c++) {cout << float(dst1.at<uchar>(r, c)) << ",";}cout << endl;}cout << "------------------" << endl;Mat dst2;divide(src2, src1, dst2, 1.0, -1);for (int r = 0; r < dst2.rows; r++) {for (int c = 0; c < dst2.cols; c++) {cout << float(dst2.at<uchar>(r, c)) << ",";}cout << endl;}return 0;
}

5.乘法运算

// 5.乘法运算
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[]) {// 5.矩阵乘法/*src1 = [[1 2 3],[4 5 6]];src2 = [[6 5],[4 3],[2 1]];*/Mat src1 = (Mat_<float>(2, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6);Mat src2 = (Mat_<float>(3, 2) << 6, 5, 4, 3, 2, 1);Mat dst1 = src1 * src2;cout << "src1 * src2 = \n" << dst1 << endl;return 0;
}

// 使用gemm实现矩阵乘法// void gemm(InputArray src1,InputArray src2,double alpha,InputArray src3,double beta,OutputArray dst,int flags = 0)// src1：输入类型是CV_32F或CV_64F的单或双通道矩阵；// src2：输入矩阵，类型和src1类型相同；// alpha：src1与src2相乘后的系数；// src3：输入矩阵，类型和src1类型相同；// beta：src3的系数；// dst：输出矩阵；// flags：所取值--0，GEMM_1_T，GEMM_2_T，GEMM_3_T；// flags控制src1、src2、src3是否转置来实现矩阵之间的不同运算// a.dst = alpha * src1 * src2 + beta * src3，flags = 0;// b.dst = alpha * src1^T(src1转置) * src2 + beta * src3，flags = GEMM_1_T；// c.dst = alpha * src1 * src2^T(src2转置) + beta * src3，flags = GEMM_2_T；// d.dst = alpha * src1 * src2 + beta * src3^T(src3转置)，flags = GEMM_3_T；

// 使用gemm实现矩阵乘法
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[]) {// 5.矩阵乘法/*src1 = [[1 2 3],[4 5 6]];src2 = [[6 5],[4 3],[2 1]];*/Mat src1 = (Mat_<float>(2, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6);Mat src2 = (Mat_<float>(3, 2) << 6, 5, 4, 3, 2, 1);// 使用gemm函数实现乘法Mat dst1;gemm(src1, src2, 1, NULL, 0, dst1, 0);cout << "gemm实现乘法：\n" << dst1 << endl;return 0;
}

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