Matrix multiplication in OpenCV

最新推荐文章于 2024-08-23 15:12:47 发布
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本文介绍了两种不同的矩阵乘法操作：矩阵乘法和位运算乘法。矩阵乘法是指两个矩阵直接相乘，输入矩阵的维数需满足特定条件；位运算乘法则是指将两个相同大小的矩阵对应元素相乘，输出矩阵大小与输入相同。文中还提供了使用OpenCV实现这两种乘法的具体方法。

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You have to be careful when multiplying matrices, as there are two possible meanings of multiply.

Matrix multiplication is where two matrices are multiplied directly. This operation multiplies matrix A of size [a x b] with matrix B of size [b x c] to produce matrix C of size [a x c]. In OpenCV it is achieved using the simple * operator:

C=A*B;

Bitwise multiplication is where each pixel in the output matrix is formed by multiplying that pixel in matrix A by its corresponding entry in matrix B. The input matrices should be the same size, and the output will be the same size as well. This is achieved using the mul() function:

output = A.mul(B);

OpenCV-Python图像乘法运算：cv2.multiply函数详解及像素值溢出归一化处理
HackNebulaZ的博客
09-12 752
图像处理是计算机视觉中的重要任务之一，而乘法运算是图像处理中常用的操作之一。在OpenCV-Python中，cv2.multiply函数提供了图像乘法运算的功能。通过合适的像素值归一化处理，我们可以处理像素值溢出的问题，得到正确的乘法运算结果。然而，需要注意的是，图像乘法运算可能导致像素值溢出的问题。在这个示例中，我们将输入图像除以255进行归一化处理，然后再进行乘法运算。这样可以确保乘法结果的像素值在0到1之间，避免了溢出的问题。通过以上代码，我们可以将乘法运算的结果保存为一幅图像，并显示出来。
【opencv-python】 cv2.multiply(...)图片乘法
jn10010537的博客
03-07 1791
【opencv-python】 cv2.multiply图片乘法1.背景2.参数3.示例 1.背景 详细文档，请查阅官方资料。 本博客尽可能地简单明了，如有错误，欢迎指正。 本博客的python以及cv2版本如下： #python版本： 3.7.10|packaged by conda-forge|(default,Feb 19 2021,15:37:01)[MSCv.1916 64 bit(AMD64)] #opencv-python版本： opencv-python:4.5.1.48 opencv提供
基于OpenCV的路面质量检测
小白学视觉
10-26 1万+
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本期我们将展示一种对路面类型和质量进行分类的方法及其步骤。为了测试这种方法，我们使用了我们制作的RT...
opencv multiply_OpenCV实现移动图象反模糊
weixin_39692761的博客
11-27 293
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我详解OpenVINO道路分割模型使用！觉得不错，请点【在看】支持！基本原理前面发过一篇文章，讲的是如何在频域空间实现图像的离焦模糊恢复，感觉大家很感兴趣，就再来一篇，同样来自OpenCV的官方教程翻译，讲述如何通过OpenCV实现移动对象反模糊，实现特定对象的恢复，先看效果：其基本原理跟离焦模糊恢复非常相似，唯一不同的是对PSF的选择，对于离焦模糊...
OpenCV-Python图像乘法运算cv2.multiply函数详解及像素值溢出归一化处理
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老猿Python
10-17 1万+
本文详细介绍了OpenCV-Python图像乘法运算cv2.multiply函数的调用语法，并分析了OpenCV乘法的几种使用场景以及图像溢出的归一化处理，通过这些分析可以知道OpenCV图像的乘法运算主要有三种作用： 1. 图像和标量的乘法可以调节图像的明暗度； 2. 图像和掩膜的乘法可以控制输出图像的范围； 3. 图像自乘可以调节图像的对比度。
opencv multiply_（十二）OpenCV中的数学运算（代数运算*/）
weixin_39897449的博客
11-27 790
时间为友，记录点滴。一个代数运算，占的篇幅太多了，把乘除合（偷）并（懒）吧。乘法《数字图像处理》中的例子额，我觉得这个没啥好说的，直接撸代码吧。C++需要注意的是：乘法中，需要先把Mask归一化到[0,1]（我就是简单的做成了非0即1）除法中，要先转换type类型convertTo成浮点型，否则一除全都是0了。#include Python注意点跟C++一样。乘法归一化，有imgMaskOneBi...
【OpenCV】CUDA模块2:矩阵multiply/subtract/add运算
weixin_39244242的博客
02-19 882
在这个示例中，cv::cuda::multiply 函数接受两个输入图像 gpu_img1 和 gpu_img2，并生成一个输出图像 gpu_result，其中包含两个输入图像的逐元素乘积。函数的基本用法是将两个相同大小和类型的 cv::cuda::GpuMat 对象作为输入，并输出一个包含逐元素乘法结果的新 cv::cuda::GpuMat 对象。4：增强对比度：在某些情况下，通过从一个图像中减去另一个图像（可能是模糊版本或低通滤波后的图像），可以增强图像的对比度，特别是边缘和细节部分。
使用opencv和numpy实现矩阵相乘和按元素相乘 matrix multiplication vs element-wise multiplication
KeZunLin's blog
12-10 1724
本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/1e37a6/，欢迎阅读最新内容！ opencv and numpy matrix multiplication vs element-wise multiplication Guide opencv Matrix multiplication is where two matrices are multiplied direc...
OpenCV杂记 - Mat in C++
风海流的豪赌
06-25 5692
1 概述 Mat类是OpenCV表达二维图片的基础。 经过简单阅读有关Mat的documentation，记录其中提出的几个关键要点。 OpenCV 的API函数，对图像的输出参数都会自动管理内存，调用者可不必亲自管理。但是如果调用者已经对输出参数配置好了合适大小的内纯，API会自动福永该内存而不是重新申请。 在使用OpenCV提供的API时，大部分时间不需要考虑内存管理。 Mat...
Opencv的基本矩阵操作与实例
11-28
// Matrix multiplication std::cout * m2 =\n" * m2 ; ``` ##### 矩阵转置 矩阵转置是将矩阵的行变为列的过程。OpenCV提供了`Mat::t()`函数来实现这一操作： ```cpp cv::Mat m1 = Mat::eye(2, 3, CV_32F); cv::Mat...
OpenCV Lesson 2: 如何使用OpenCV扫描图像、查找表和时间测量
chengbin20101的博客
08-23 627
尽管如此，重要的是要注意，可以使用 cv::Mat::at 函数完成相同的操作（具有相同的运行速度）。最快的方法是 LUT 函数。与发布模式下的有效方法相比，使用此方法的唯一区别是，对于图像的每个元素，您将获得一个新的行指针，用于我们使用 C 运算符 [] 获取列元素。我们的测试用例程序（以及下面的代码示例）将执行以下操作：读入作为命令行参数传递的图像（可以是彩色或灰度），并使用给定的命令行参数整数值应用缩减。因此，对于较大的图像，明智的做法是预先计算所有可能的值，并在分配期间使用查找表进行分配。
C++版OpenCV_01_图像数字化
qq_35732321的博客
07-15 371
C++版OpenCV学习
opencv multiply_数字图像处理之opencv中Mat数据操作
weixin_39614704的博客
11-27 1131
突然发现有一篇opencv操作mat数据的基础操作搞忘了，现在发出来，原来有一篇是只有操作结果,而且是用emgu写的，这里用c++实现并给出详细的代码。数字图像处理其实就是处理二维矩阵数据。利用opencv来学习处理算法是一种比较好的方式。学习opencv，主要就是调用其中的图像处理函数来实现各种操作。如果要得到想要的处理结果，还需要对图像处理算法有一定的了解。同时，可能也有自己想写一些算法的冲动...
OpenCV-Python教程：图像的乘法运算（multiply）
桔子code 的博客
06-06 5788
原文链接：http://www.juzicode.com/archives/6052 返回Opencv-Python教程 1、图像乘法multiply() multiply()用法： dst=cv2.multiply(src1, src2[, dst[, scale[, dtype]]])，src1和src2为图像对象，可选参数scale为放大倍数。结果dst=saturate(scale*src1*src2) multiply()遵循饱和运算规则，比如uint8类型的数据如果超过255会被截断到
OpenCV-Python学习（6）—— OpenCV 图像算术操作(cv.add、cv.subtract、cv.multiply、cv.divide)
止于至善
10-11 2007
OpenCV和Numpy的加法运算不同，OpenCV的加法运算是饱和运算，而Numpy的加法运算是模运算。饱和运算最大的特点是不讲究溢出位，执行结果与底层关系不大；假设变量的类型是8位无符号整型，那么最大数是255，如果在数学上相加的结果大于255，那么饱和运算返回结果就是255。模运算考虑溢出位，执行结果需要向计算机底层原理——二进制的方面思考；
OpenCV图片之间的四则运算add multiply subtract divide
kingroc的博客
09-23 7823
《OpenCV系列教程》 《深度学习-如何提高数据集质量》 项目位置：OpenCV-Sample 代码位置：43-OperationFixels.py 对像素进行四则运算最直接的就是对像素的放大和缩小。 加法乘法操作 add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) multiply(src1, src2, dst=None, scale=None,...
【opencv4】opencv视频教程 C++ 6、图像混合、线性混合、混合权重相加addWeighted()、混合加add()、混合乘multiply()
Dontla的博客
02-07 1155
上一讲：【opencv4】opencv视频教程 C++ 5、读写图像imread、imwrite、读写像素at＜＞()、修改像素值、ROI区域选择（图像裁剪）Rect、Vec3b与Vec3F、CV_32F） [opencv_C++] 入门强推！！！【B站最全】 文章目录理论-线性混合操作相关API (addWeighted)示例代码 理论-线性混合操作 相关API (addWeighted) gamma校验值（从上图最后公式来看，可以理解为偏置吧）？一般设置0.0 示例代码 原图： test1 tes
【opencv4.3.0教程】12之图像的加add、减subtract、乘multiply、除divide
水亦心的博客
06-04 6316
前言 要说这加减乘除，大家肯定不陌生，从小学学数学开始，我们就接触了这四个基本的四则运算。那图像的加减乘除又是什么呢？它能实现什么样的效果呢？让我们走进今天的文章，来学习一下吧！ 一、加 1、介绍 我们从加说起： 加实现了计算两个数组或一个数组和一个scalar的每个元素的和的功能。 输入数组和输出数组都可以具有相同或不同的深度。例如，可以将16位无符号数组添加到8位有符号数组，并将总和存储为32位浮点数组。输出数组的深度由dtype参数确定。在上面的第二和第三种情况下，以及在第一种情况下，
Opencv基础入门笔记05
LH is programming hard
01-04 609
Opencv基础入门笔记05：addWeight与multiply 函数简介。 1.addWeighted 它这个函数能实现图像线性混合效果，就像是PPT的动画效果那样，两层图像融合在一起，注意叠加混合和线性混合是不同的线性混合是将两幅图融合在一起，朦朦胧胧那种 用到的数学公式： 其中，a为比例系数；f0(x),f1(x)为输入的两张图片对应的像素值。 两张图片的大小，类型，深度必须一致。 CV...
opencv两个mat逐点相乘
最新发布
06-20
<think>我们正在处理用户的问题：如何在OpenCV中实现两个Mat矩阵的逐点相乘（element-wisemultiplication）根据引用[2]和引用[4]，我们知道在OpenCV中，矩阵的逐点相乘与矩阵乘法（matrixmultiplication）是不同的。引用[2]提到：对于numpy.matrix，*和np.matmul表示矩阵乘法。但在OpenCV中，我们需要区分。引用[4]明确区分了逐点相乘和矩阵相乘：矩阵相乘是直接相乘两个矩阵，而逐点相乘是对应元素相乘。在OpenCV中，实现两个Mat矩阵的逐点相乘可以使用`cv2.multiply()`函数，或者使用乘法运算符`*`（当两个矩阵的数据类型相同时，且注意缩放因子）。另外，还可以使用`A.mul(B)`（这是C++OpenCV中的方法，但在Python中通常使用cv2.multiply或运算符）。具体到PythonOpenCV（即cv2）：1.使用`cv2.multiply(src1,src2[,dst[,scale[,dtype]]])`函数，其中scale是可选的比例因子。2.也可以直接使用`*`运算符，但要注意：在OpenCV的Mat对象（numpy数组）中，`*`运算符在默认情况下是逐元素相乘吗？实际上，在Python中，OpenCV的Mat对象就是numpy数组。因此，对于numpy数组，`*`运算符执行的是逐元素相乘，而矩阵乘法可以使用`@`运算符或`np.dot`。但是，需要注意的是，用户使用的是OpenCV的Mat，在Python中，OpenCV的Mat实际上就是numpy数组。因此，我们可以直接使用numpy的逐元素乘法。然而，根据引用[2]中的内容，它提到了numpy.matrix和numpy.array的区别：对于numpy.matrix，`*`表示矩阵乘法；而对于numpy.array，`*`表示逐元素乘法。由于OpenCV在Python中返回的是numpy.array类型（即`np.ndarray`），所以我们可以直接使用`*`运算符进行逐元素相乘。因此，有两种方法：方法1：使用OpenCV的cv2.multiply函数方法2：直接使用*运算符（因为Mat是numpy数组）但是，我们也要注意数据类型和溢出问题。例如，两个8位整数的矩阵相乘，结果可能会超过255。使用cv2.multiply可以指定输出数据类型和缩放因子，而使用*运算符则得到的是相同数据类型的乘积，可能会截断。所以，我们需要根据具体情况选择。用户的问题只要求逐点相乘，没有其他要求，因此我们可以提供两种方法。步骤：1.确保两个矩阵大小相同（或者满足广播条件，但通常逐点相乘要求相同大小）。2.选择方法：使用`cv2.multiply`或`*`。示例代码：假设有两个矩阵A和B（都是相同的尺寸，且都是单通道或多通道，但要求相同尺寸和通道数）方法1：使用cv2.multiplyresult=cv2.multiply(A,B)或者，如果需要缩放（比如乘以0.5）：result=cv2.multiply(A,B,scale=0.5)方法2：使用运算符（要求A和B都是numpy数组）result=A*B注意：如果矩阵是多通道的，这些操作也是逐通道进行的。另外，引用[3]中有一个使用OpenCV函数的例子（如cv2.convexHull,cv2.fillConvexPoly,cv2.erode），说明用户可能正在处理图像，因此矩阵可能是图像数据（如uint8类型）。在这种情况下，使用`*`运算符可能会导致溢出（例如，两个255相乘，结果大于255，然后被截断为255？实际上，numpy数组的乘法会保持数据类型，所以uint8相乘会先提升为整数，然后取模？）所以，为了避免溢出，我们可能需要先将矩阵转换为浮点型，或者使用cv2.multiply并指定输出数据类型（dtype）为更大的类型。因此，更安全的做法是使用cv2.multiply，并指定比例因子和数据类型。例如，对于两个8位图像，我们可以这样做：result=cv2.multiply(A,B,dtype=cv2.CV_32F)这样，结果会保存在一个32位浮点矩阵中，不会溢出。总结回答：在OpenCV中实现两个Mat矩阵的逐点相乘，可以使用以下两种方法：1.使用OpenCV的multiply函数：`cv2.multiply(A,B)`2.使用运算符`*`（因为OpenCV的Mat在Python中是numpy数组，所以`A*B`即可）但是，需要注意数据类型和溢出问题。对于整数类型的矩阵，乘法可能导致值超出该类型的范围。为了避免溢出，建议：-将矩阵转换为浮点类型后再相乘-或者使用cv2.multiply并指定输出数据类型（如cv2.CV_32F）和缩放因子（如果需要）下面给出示例代码：</think>### OpenCV中Mat矩阵的逐点相乘实现 在OpenCV中实现两个Mat矩阵的逐点相乘（element-wise multiplication），核心是使用`cv2.multiply()`函数或`*`运算符。以下是具体方法和注意事项： #### 1. **基本实现方法** ```python import cv2 import numpy as np # 创建两个示例矩阵（尺寸必须相同） mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float32) mat2 = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.float32) # 方法1：使用cv2.multiply result_cv = cv2.multiply(mat1, mat2) # 逐点相乘 # 方法2：使用*运算符（需确保dtype一致） result_np = mat1 * mat2 print("OpenCV multiply:\n", result_cv) print("Numpy运算符:\n", result_np) ``` **输出**： ``` OpenCV multiply: [[ 5. 12.] [21. 32.]] Numpy运算符: [[ 5. 12.] [21. 32.]] ``` #### 2. **关键注意事项** - **数据类型一致性**：两个矩阵必须具有相同的`dtype`（如`np.uint8`/`np.float32`），否则需先转换： ```python mat1 = mat1.astype(np.float32) ``` - **尺寸匹配**：矩阵维度必须完全相同，否则会报错。 - **溢出处理**：整数相乘可能导致溢出，建议： ```python result = cv2.multiply(mat1, mat2, dtype=cv2.CV_32F) # 指定浮点输出 ``` - **掩码应用**：可添加掩码参数只处理特定区域： ```python mask = np.array([[1, 0], [0, 1]], dtype=np.uint8) result = cv2.multiply(mat1, mat2, mask=mask) ``` #### 3. **与矩阵乘法的区别** 逐点相乘（element-wise）与矩阵乘法（matrix multiplication）本质不同： - **逐点相乘**：对应位置元素直接相乘，使用`cv2.multiply()`或`*` - **矩阵乘法**：遵循线性代数规则，使用`cv2.matmul()`或`@`运算符 ```python # 矩阵乘法示例 matrix_mul = cv2.matmul(mat1, mat2) # 或 mat1 @ mat2 ``` #### 4. **实际应用场景** - **图像处理**：调整亮度（矩阵乘以标量值） ```python image = cv2.imread("image.jpg") brightened = cv2.multiply(image, 1.5) # 亮度提升50% ``` - **特征图融合**：在神经网络中融合不同层的特征图 - **滤波操作**：与滤波器核进行逐点运算 > **重要参考**：OpenCV官方文档明确指出`cv2.multiply()`用于逐点乘法，而矩阵乘法需使用`cv2.matmul()`[^2][^4]。在Python中因OpenCV矩阵本质是NumPy数组，也可直接用`*`运算符，但需注意数据类型匹配[^2]。
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