OPENCV関数cvCreateMat


概要:
OpenCVにはマトリクス操作に対するC言語関数がある.他の多くの方法は、OpenCVと同様の効率を有するより便利なC++インターフェースを提供する.
OpenCVはベクトルを1次元マトリクスとして処理する.
マトリクスは行ごとに格納、行ごとに4バイトの校正がある.
割り当てマトリクス空間:

CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type); type:       .    CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>.   : CV_8UC1   8         , CV_32SC2  32         .   : CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);

マトリックススペースを解放するには:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);  
cvReleaseMat(&M);  
 
マトリックスのコピー:
CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);  
CvMat* M2;  
M2=cvCloneMat(M1);  
 
初期化マトリクス:
double  a[] = { 1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8, 9, 10, 11, 12 };  
CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);   

     :

CvMat Ma;  
cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);  

初期化行列は単位行列です.
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);  
cvSetIdentity(M);//ここは問題があるようで、成功しませんでした.
 
アクセスマトリックス要素
2次元浮動小数点行列の(i,j)番目の要素にアクセスする必要があると仮定する.
間接アクセスマトリックス要素:
cvmSet(M,i,j,2.0); // Set M(i,j)   
t = cvmGet(M,i,j); // Get M(i,j)   
 
ダイレクトアクセス、4バイト補正を使用するとします.
CvMat* M     = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);  
int  n  = M->cols;  
float  *data = M->data.fl;  
data[i*n+j] = 3.0;  
 
ダイレクトアクセス、校正バイト任意:
CvMat* M     = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);  
int     step   = M->step/sizeof (float );  
float  *data = M->data.fl;  
(data+i*step)[j] = 3.0;  
 
初期化されたマトリクス要素に直接アクセスします.
double  a[16];  
CvMat Ma = cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);  
a[i*4+j] = 2.0; // Ma(i,j)=2.0;   
 
行列/ベクトル操作
マトリックス-マトリックス操作:
CvMat *Ma, *Mb, *Mc;  
cvAdd(Ma, Mb, Mc);       // Ma+Mb    -> Mc   
cvSub(Ma, Mb, Mc);       // Ma-Mb    -> Mc   
cvMatMul(Ma, Mb, Mc);    // Ma*Mb    -> Mc   
 
要素別マトリクス操作:
CvMat *Ma, *Mb, *Mc;  
cvMul(Ma, Mb, Mc);       // Ma.*Mb   -> Mc   
cvDiv(Ma, Mb, Mc);       // Ma./Mb   -> Mc   
cvAddS(Ma, cvScalar(-10.0), Mc); // Ma.-10 -> Mc   
 
ベクトル積:
double  va[] = {1, 2, 3};  
double  vb[] = {0, 0, 1};  
double  vc[3];  
CvMat Va=cvMat(3, 1, CV_64FC1, va);  
CvMat Vb=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vb);  
CvMat Vc=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vc);  
double  res=cvDotProduct(&Va,&Vb);//点乗:Va. Vb -> res   
cvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc);//ベクトル積:Vax Vb->Vc end{verbatim}  
なお、Va,Vb,Vcのベクトル積におけるベクトル要素の個数は同一である必要がある.
単一マトリクス操作:
CvMat *Ma, *Mb;  
cvTranspose(Ma, Mb);//transpose(Ma)->Mb(自身を転置できない)CvScalar t = cvTrace(Ma); // trace(Ma) -> t.val[0]    
double  d = cvDet(Ma);      // det(Ma) -> d   
cvInvert(Ma, Mb);          // inv(Ma) -> Mb   
 
非整列線形システムの解:
CvMat* A   = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);  
CvMat* x   = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);  
CvMat* b   = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);  
cvSolve(&A, &b, &x);     // solve (Ax=b) for x   
 
フィーチャー値解析(対称行列の場合):
CvMat* A   = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);  
CvMat* E   = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);  
CvMat* l   = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);  
cvEigenVV(&A, &E, &l);//l=Aの特徴値(降順配列)、E=対応する特徴ベクトル(各行) 
奇異値分解SVD:
CvMat* A   = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);  
CvMat* U   = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);  
CvMat* D   = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);  
CvMat* V = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);  
cvSVD(A, D, U, V, CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T); // A = U D V^T