Opencvマトリクス操作

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OpenCVマトリクス操作CvMat
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毎回マトリックスで調べますが、今回は比較的正確にそろっていて、自分のブログに置いてから調べることができます.
  • 概要:
  • OpenCVはマトリックス操作に対するC言語関数がある.多くの他の方法はOpenCVと同じ効率でより便利なC++インタフェースを提供している.
  • OpenCVはベクトルを1次元マトリクスとして処理する.
    • .
  • 行列は行ごとに記憶され、各行に4バイトの校正がある.
    • .
  • 分配マトリクス空間:
    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);
  • 解放行列空間:
    CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); cvReleaseMat(&M);
  • コピーマトリックス:
    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);
  • 初期化マトリクス単位アレイ:
    CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); cvSetIdentity(M); //        ，
    • アクセスマトリックス要素
  • は、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クス要素:
  • cvmSet(M,i,j,2.0); // Set M(i,j) t = cvmGet(M,i,j); // Get M(i,j)
  • 直接アクセス、4バイト補正を使用すると仮定:
    CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); int n = M->cols; float *data = M->data.fl; data[i*n+j] = 3.0;
  • 直接アクセス、補正バイト任意:
    CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
int step = M->step/sizeof(float);
float *data = M->data.fl;
 
(data+i*step)[j] = 3.0;
  • 初期化マトリクス要素への直接アクセス:
    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
  • マトリクス-マトリクス動作:
    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); //   : Va . Vb -> res cvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc); //    : Va x Vb -> Vc end{verbatim}
    注意Va,Vb,Vcベクトル積におけるベクトル要素の個数は同じである.
  • 単一マトリクス動作:
    CvMat *Ma, *Mb; cvTranspose(Ma, Mb); // transpose(Ma) -> Mb (         ) CvScalar t = cvTrace(Ma); // trace(Ma) -> t.val[0] double d = cvDet(Ma); // det(Ma) -> d cvInvert(Ma, Mb); // inv(Ma) -> Mb
  • 非整列線形系解:
    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
  • 特徴値分析(対称行列に対する):
    CvMat* A = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1); CvMat* E = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1); CvMat* l = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);                                    
// E =         (  )
  • 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
    符号はUとVが戻るときに転置される(転置符号がなければ問題あり!!).
    • markdown練習
    HTMLフォームの使い方を簡単に紹介します