OpenCV——Mat矩阵运算

Mat矩阵运算

Mat的运算:A和B是Mat类型,s是标量,a是double类型的标量

  • 加减、取负:A+B A-B A+s A-s s+A s-A -A
  • 按元素相乘和相除:A.mul(B)A/B, alpha / A
  • 矩阵乘法:A*B
  • 转置:A.t()
  • 矩阵的逆:A.inv()
  • 按位进行逻辑运算:A & B A | B
  • 按位最大和最小:min(A, B)max(A, B)
  • 计算Mat的元素和:sum(A)
  • 对Mat按元素求次幂:pow(src_mat, 2, dst_mat)
  • 求Mat的特征值和特征向量:Mat eValuesMat;Mat eVectorsMat; eigen(myMat, eValuesMat, eVectorsMat);

  • Mat沿着某一维度进行取最大、取最小、求和、求平均操作:reduce(inputarray, outputarray, dim, rtype, dtype)
    dim和python中的相反,如果想要结果是行向量,那就设成0。rtype可以取值REDUCE_MAX, REDUCE_MIN, REDUCE_SUM, REDUCE_AVG。

  • Mat最大值和最小值以及位置:

### 如何使用C++和OpenCV计算Mat矩阵的平均值 为了计算`cv::Mat`对象中的平均像素值,在OpenCV库中有多种方法可以实现这一目标。一种常用的方法是利用`mean`函数来获取整个图像或特定区域内的平均强度值。 下面是一个简单的例子,展示了如何通过调用`cv::mean()`函数来获得单通道灰度图的均值: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(){ // 假设有一个已经加载好的单通道8位灰度图像grayImage Mat grayImage = imread("path_to_image", IMREAD_GRAYSCALE); // 计算并打印该图片所有像素点的平均亮度值 Scalar meanValue = mean(grayImage); std::cout << "Average pixel value: " << meanValue[0] << std::endl; } ``` 对于多通道彩色图像(如BGR),如果想要分别求取各颜色分量的平均数,则可以直接对三通道的数据应用相同的`cv::mean()`操作而无需额外处理[^1]。 当涉及到更复杂的场景时——比如需要排除某些特殊条件下的像素贡献到最终的结果中去(例如掩码指定区域内有效样本外忽略不计的情况),则可以通过传递第二个参数作为掩模给`cv::mean()`来进行更加精确地控制: ```cpp // 创建一个与输入图像大小相同但只含单一非零元素的位置处标记为有效的二进制掩膜mask Mat mask = ... ; Scalar maskedMean = mean(src, mask); // 使用带有掩码的版本计算加权平均 std::cout << "Masked average values per channel:" << maskedMean << std::endl; ``` 上述代码片段说明了基本原理以及一些高级特性;实际开发过程中可根据具体需求调整相应逻辑以适应不同应用场景的要求。 #### 注意事项 - 对于多维或多通道数组而言,返回的是各个维度上的独立统计结果组成的向量。 - 如果提供了掩码,则只会考虑那些对应位置上具有正值的地方参与运算过程。
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