矩阵点乘是另一种常见的矩阵操作，用于对两个矩阵进行逐元素的相乘。在OpenCV中，可以使用`cv::multiply`函数进行矩阵的点乘计算。`cv::multiply`函数的用法如下：```cpp cv::multiply(src1,src2,dst);其中，`src1`和`src2`分别是要相乘的两个矩阵，`dst`是计算结果的输出矩阵。3.示例代码 下面是一个示例...
如A是m×n矩阵,B是n×p矩阵,它们的乘积AB是一个m×p矩阵。 如上图所示,C=AB。C中第i行第j列所在元素C(i,j)等于A中第i行所有元素跟B中第j列所有元素一一对应的乘积之和。 更具有代表性的的:对于A、B都是2行2列矩阵的情况: Opencv验证: 定义两个Mat矩阵A和B点乘,A为2行3列,B为3行2列: #inc...
Mat AC = A.mul(C); 四、小结 1、以上三种函数,都是以Mat作为输入参数和输出结果的; 2、. 这种乘法要求两个矩阵都是float结果,后两者只要求两个矩阵的结果是一样的; 3、可以看到,.这种乘法要求第一个矩阵的行值等于第二个矩阵的列值,而后两种乘法则要求参加运算的两个矩阵结构完全一样。
3.乘法 I=I.mul(I);//点乘,I.mul(I,3);-->I=3*I.^2 Mat C=A.mul(5/B);//==divide(A,B,C,5); A*B;矩阵相乘 I=alpha*I; Mat::cross(Mat);//三维向量(或矩阵)的叉乘,A.cross(B) double Mat::dot(Mat);//2个向量(或矩阵)的点乘的结果,A.dot(B) mul---multiply pow(src,do...
3 OpenCV矩阵运算：Mat类支持所有矩阵运算；①使用”+”,”-”符进行矩阵加减运算：void main(){ Mat a = Mat::eye(Size(3,2),CV_32FC1); Mat b = Mat::ones(Size(3,2),CV_32FC1); Mat c = a+b; Mat d = a-b; cout<<"a = \n "<<a<<endl; cout<<"b = \n "<<b<<endl; ...
参考了《Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解 》“http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580”的相关内容。 乘法是线性代数的基本操作,在OpenCV中有三种方法实现了乘法。 一、向量乘法 这两幅图像说明的就是向量乘法。在OpenCV中采用" *"来实现,要求是第一个矩阵的列值等于第二个矩阵的行...
C = 4 * A + 7 * B + 8; C = A >= B; 图像还是一个矩阵,所以矩阵的操作也进行了重载。矩阵乘法A*B,矩阵求逆 A.inv(),矩阵转置 A.t(),求矩阵行列式 A.determinant(),叉乘 A.cross(B),点乘 A.dot(B)。此外,所有复合赋值运算符+=、-=、&=也是可以使用的。 图像通道分割 有时候需要对多...
第七步: 对第六步得到的点乘矩阵F filter进行傅里叶逆变换,得到复数矩阵F′。 第八步: 取复数矩阵F′的实部。 第九步: 与第二步类似, 将第八步得到的矩阵乘以(-1) r+c。 第十步:进行裁剪, 取该实部矩阵的左上角, 尺寸和原图相同。 裁剪得到的结果, 即为频率域滤波的结果。
# 借助array函数来构造一般矩阵 c = np.array([[1,2,3], [2,3,4]],np.float32) print(c) np.array函数便是用来构造任意数组用的,第一个参数是数组数据,第二个参数是数值类型,大家会发现,我定义的数组数据是整数,但是类型是float32,因此输出的数据中每个数字后边都添加了一个小数点,代表数浮点数。
第七步: 对第六步得到的点乘矩阵F filter进行傅里叶逆变换,得到复数矩阵F′。 第八步: 取复数矩阵F′的实部。 第九步: 与第二步类似, 将第八步得到的矩阵乘以(-1) r+c。 第十步:进行裁剪, 取该实部矩阵的左上角, 尺寸和原图相同。 裁剪得到的结果, 即为频率域滤波的结果。