矩阵操作函数表 [1]

函数名 用途
add 矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask
scaleAdd 矩阵加法,一个带有权值 dst(I) = scale * src1(I) + src2(I)
addWeighted 矩阵加法,两个带有权值 dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma)
subtract 矩阵减法,A-B的更高级形式,支持mask
multiply 矩阵逐元素乘法,同 Mat::mul() 函数,与 A*B 区别,支持 mask
gemm 一个广义的矩阵乘法操作
divide 矩阵逐元素除法,与A/B区别,支持mask
abs 对每个元素求绝对值
absdiff 两个矩阵的差的绝对值
exp 求每个矩阵元素 src(I) 的自然数 esrc(I) 次幂 dst[I] = esrc(I)
pow 求每个矩阵元素 src(I)p 次幂 dst[I] = src(I)p
log 求每个矩阵元素的自然数底 dst[I] = log|src(I)| (if src != 0)
sqrt 求每个矩阵元素的平方根
min, max 求每个元素的最小值或最大值返回这个矩阵 dst(I) = min(src1(I), src2(I)), max同
minMaxLoc 定位矩阵中最小值、最大值的位置
compare 返回逐个元素比较结果的矩阵
bitwise_and, bitwise_not, bitwise_or, bitwise_xor 每个元素进行位运算,分别是和、非、或、异或
cvarrToMat 旧版数据 CvMat , IplImage , CvMatND 转换到新版数据 Mat
extractImageCOI 从旧版数据中提取指定的通道矩阵给新版数据 Mat
randu Uniform 分布产生随机数填充矩阵,同 RNG::fill(mat, RNG::UNIFORM)
randn Normal 分布产生随机数填充矩阵,同 RNG::fill(mat, RNG::NORMAL)
randShuffle 随机打乱一个一维向量的元素顺序
theRNG() 返回一个默认构造的RNG类的对象 theRNG()::fill(…)
reduce 矩阵缩成向量
repeat 矩阵拷贝的时候指定按x/y方向重复
split 多通道矩阵分解成多个单通道矩阵
merge 多个单通道矩阵合成一个多通道矩阵
mixChannels 矩阵间通道拷贝,如 Rgba[]Rgb[]和Alpha[]
sort, sortIdx 为矩阵的每行或每列元素排序
setIdentity 设置单元矩阵
completeSymm 矩阵上下三角拷贝
inRange 检查元素的取值范围是否在另两个矩阵的元素取值之间,返回验证矩阵
checkRange 检查矩阵的每个元素的取值是否在最小值与最大值之间,返回验证结果 bool
sum 求矩阵的元素和
mean 求均值
meanStdDev 均值和标准差
countNonZero 统计非零值个数
cartToPolar, polarToCart 笛卡尔坐标与极坐标之间的转换
flip 矩阵翻转
transpose 矩阵转置,比较 Mat::t() AT
trace 矩阵的迹
determinant 行列式 |A|, det(A)
eigen 矩阵的特征值和特征向量
invert 矩阵的逆或者伪逆,比较 Mat::inv()
magnitude 向量长度计算 dst(I) = sqrt(x(I)2 + y(I)2)
Mahalanobis Mahalanobis 距离计算
phase 相位计算,即两个向量之间的夹角
norm 求范数,1-范数、2-范数、无穷范数
normalize 标准化
mulTransposed 矩阵和它自己的转置相乘 AT * A, dst = scale(src - delta)T(src - delta)
convertScaleAbs 先缩放元素再取绝对值,最后转换格式为 8 bit 型
calcCovarMatrix 计算协方差阵
solve 求解 1 个或多个线性系统或者求解最小平方问题 (least-squares problem)
solveCubic 求解三次方程的根
solvePoly 求解多项式的实根和重根
dct, idct 正、逆离散余弦变换,idctdct(src, dst, flags | DCT_INVERSE)
dft, idft 正、逆离散傅立叶变换, idftdft(src, dst, flags | DTF_INVERSE)
LUT 查表变换
getOptimalDFTSize 返回一个优化过的DFT大小
mulSpecturms 两个傅立叶频谱间逐元素的乘法

  1. 表格来源:Ggicci ↩︎

Comments