opencv矩阵操作学习资料
opencv计算平移和旋转的矩阵
opencv计算平移和旋转的矩阵opencv中，计算平移和旋转的矩阵可以使用`cv::getRotationMatrix2D()`和`cv::warpAffine()`函数。
下面是一个示例代码：```cpp#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<math.h>using namespace std;using namespace cv;int main(){string path = R"(circle.png)";cv::Mat Img = imread(path, IMREAD_GRAYSCALE);cv::threshold(Img, Img, 200, 255, 0);cv::Mat M = cv::Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);double scale = 1; // 缩放因子，1 表示不进行缩放double angle = 60.0 / 180.0 * CV_PI; // 旋转角度，正值表示逆时针旋转 cv::Point2f center = cv::Point2f(img.cols / 2.0, img.rows / 2.0); // 图像旋转的中心位置double a = 0; // 水平平移量double b = 100; // 竖直平移量// 取得旋转矩阵M = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, 1);// 图像尺寸扩张（默认扩张方式）cv::warpAffine(Img, img, M, cv::Size(img.cols, img.rows));// 用固定颜色填充扩张的边界cv::Scalar borderColor = Scalar(255, 255, 255);// 复制边缘填充cv::warpAffine(img, img, M, img.size() + cv::Size(500, 1000), 1, BORDER_REPLICATE, borderColor);return 0;}```在上述代码中，首先使用`cv::getRotationMatrix2D()`函数获取旋转矩阵`M`，然后使用`cv::warpAffine。
opencv库中基于透视变换矩阵的校正方法
在文章中，我将首先介绍opencv库中基于透视变换矩阵的校正方法，然后深入探讨这一方法的原理和应用，同时共享我的个人观点和理解。
1. opencv库中基于透视变换矩阵的校正方法在图像处理领域，透视变换是一种常见的技术，它可以将原始图像投影到一个新的平面上，从而改变图像的视角和形状。
在opencv库中，基于透视变换矩阵的校正方法被广泛应用于图像矫正、景深分析、虚拟现实等领域。
通过计算透视变换矩阵，我们可以实现图像的旋转、缩放、平移和校正，从而得到更清晰、更准确的图像信息。
2. 应用原理和方法基于透视变换矩阵的校正方法主要依赖于图像的几何关系和空间变换原理。
我们需要确定原始图像中的关键点和目标区域，在opencv库中，可以通过特征点匹配和透视变换矩阵计算来实现。
利用cv2.getPerspectiveTransform()函数计算透视变换矩阵，然后通过cv2.warpPerspective()函数将原始图像映射到目标区域。
在实际应用中，我们还可以利用透视变换矩阵进行图像配准、立体匹配和投影校正等操作，从而实现更加精确和可靠的图像处理效果。
3. 个人观点和理解基于透视变换矩阵的校正方法在图像处理和计算机视觉领域具有重要的应用意义。
通过合理选择关键点和计算透视变换矩阵，我们可以实现图像的修正和变换，从而提高图像质量和信息获取的准确度。
与传统的图像处理方法相比，基于透视变换矩阵的校正方法更加灵活、高效和精确，可以满足不同领域和场景的需求。
总结：通过本文的介绍和探讨，我们对opencv库中基于透视变换矩阵的校正方法有了更深入的了解。
这一方法在图像处理和计算机视觉领域具有广泛的应用前景，有助于提高图像质量和信息获取的准确度。
我个人认为，基于透视变换矩阵的校正方法是一种非常有价值的技术，未来将在各个领域得到更广泛的应用和推广。
通过本文的撰写，希望能让读者对基于透视变换矩阵的校正方法有更深入的了解，同时激发大家对图像处理和计算机视觉领域的兴趣和探索。
Opencv2.4.6自带文档中文笔记(core)
2．1（一）Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针，CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。
二维单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问，i是行序号，j是列序号。
但对于多通道的非unsigned char类型矩阵来说，以上方法都不好（注：后来知道可以通过类型转换，用指针访问data数据，见后文）。
可以用Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针，在通过行数与通道数计算相应点的指针。
参照OpenCV的Mat::at()函数，写了一个访问二维Mat矩阵的两个简单的小函数，没有边界检查。
#include <opencv2/core/core.hpp>template<typename ItemType>ItemType* getMatPointPtr(cv::Mat & src, int i , int j , int c = 0){ItemType* curRow = src.ptr<ItemType>(i);return curRow + j * src.channels() + c;}template<typename ItemType>ItemType getMatPoint(cv::Mat & src, int i , int j , int c = 0){ItemType* curRow = src.ptr<ItemType>(i);return *(curRow + j * src.channels() + c);}OpenCV中的Mat::at()代码有严格的边界检测，Mat::ptr()也有边界检测，但代码中没有检测j是否越界。
以上为推荐使用的情况，下边的不推荐使用。
可以通过转换指针类型，访问非uchar类型的Mat元素。
例如：图像是CV_64FC1格式，可以将Mat.data指针直接转换成double*类型：// imgMat is a image.double* pimg = (double*)(imgMat.data)也可以用C++中的显式转换符static_cast，不过要通过void*类型过渡：void* pvoid = static_cast<void*>(imgMat.data);double* pimg = static_cast<double*>(pvoid);这种方式在Debug模式下速度提升非常显著，但没有任何的边界检查和异常处理，使用时必须十分小心。
个人整理的opencv最基本入门资料
---- By Moco Sun 2010.12.19
1. 简介 OpenCV 的全称是：Open Source Computer Vision Library，Intel 公司支持的开源计算机视
觉库，采用 c/c++编写，可以运行在 linux/windows/mac 等操作系统上。Opencv 还提供了 python、ruby、matlab 以及其他语言的接口。
//读取图像宽度 //读取图像高度 //读取图像通道数 //读取图像一行像素所占的字节数
{ pchar = (uchar*)image->imageData + i*widthStep; for (j=0; j<width; j++) { uchar* temp = pchar + j*channel; temp[0] += 10;//通道B temp[1] += 10;//通道G temp[2] += 10;//通道R }
其目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的 计算机视觉相关应用程序。Opencv 包含的函数有 500 多个，覆盖了如工厂产品检测、医学 成像、信息安全、用户界面、摄像机标定、立体视觉和机器人等，具体将在下面介绍。 Opencv 使用宽松的 BSD 开源协议，在遵守协议的情况下，允许生成商业产品，不必开发源 代码。
CvSize表示图像的大小，为含两个int的结构体，定义如下
typedef struct CvSize { int width; int height; }
CvSize; 小贴士
Cv与cv的区别：以Cv开头的一般是函数，以cv开头的通常是内联数据元素。 CvPoint结构体不支持默认构造函数，但是可以通过inline的cvPoint(注意首字母小写)函数来创 建一个无名的CvPoint，这在传递一些函数参数经常使用，同理，CvScalar与cvScalar,CvSize与 cvSize等也有这样的用法。
opencv 旋转矩阵到rodrigues转换
opencv 是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
本文将介绍 opencv 中的旋转矩阵到 rodrigues 转换的相关知识。
1. 介绍 opencv 中的旋转矩阵和 rodrigues 转换opencv 中的旋转矩阵是一个 3x3 的矩阵，用于表示三维空间中的旋转操作。
而 rodrigues 转换则是将旋转矩阵转换为对应的旋转向量，方便进行旋转操作的表示和计算。
2. 旋转矩阵到 rodrigues 转换的实现方法在 opencv 中，可以使用 cv::Rodrigues 函数来实现旋转矩阵到rodrigues 转换。
该函数的原型为：void Rodrigues(InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian= noArray())其中，src 表示输入的旋转矩阵，dst 表示输出的旋转向量，jacobian 表示可选的旋转矩阵的导数，如果不需要可以不传入。
3. 旋转矩阵到 rodrigues 转换的应用场景在计算机视觉和机器人领域，经常需要进行旋转操作的表示和计算。
旋转矩阵到 rodrigues 转换提供了一种便捷的方式来进行旋转操作的表示和计算，广泛应用于相机姿态估计、目标跟踪和三维重建等领域。
4. 实例演示：将旋转矩阵转换为 rodrigues 向量接下来，我们通过一个实例来演示将旋转矩阵转换为 rodrigues 向量的过程。
假设我们有一个旋转矩阵 R，我们可以通过以下代码来实现转换：```cppcv::Mat R = (cv::Mat_<double>(3, 3) <<0.866, -0.5, 0,0.5, 0.866, 0,0, 0, 1);cv::Mat rvec;cv::Rodrigues(R, rvec);```通过以上代码，我们成功将旋转矩阵 R 转换为了 rodrigues 向量 rvec。
opencvsharp 矩形 平移旋转矩阵
opencvsharp 矩形平移旋转矩阵1. 引言近年来，计算机视觉技术在各个领域的应用日益广泛，其中图像处理是计算机视觉的重要组成部分。
而在图像处理过程中，矩形的平移和旋转是一项重要的操作，它可以帮助我们实现图像的位置调整和角度变换。
而opencvsharp作为一种开源的图像处理库，提供了丰富的工具和函数，帮助我们实现矩形的平移和旋转。
本文将介绍opencvsharp中矩形的平移旋转矩阵的相关知识和实现方法。
2. opencvsharp 简介opencvsharp是OpenCV（Open Source Computer Vision Library）在C#上的移植版本，它提供了丰富的图像处理工具和函数，方便开发者进行图像处理和计算机视觉相关的工作。
opencvsharp可以在Windows、Linux和Mac OS等主流操作系统上运行，提供了一套完整的图像处理解决方案。
3. 矩形的表示在opencvsharp中，矩形可以用一个四元组表示，分别是矩形的左上角坐标和宽度、高度。
例如：Rect rect = new Rect(x, y, width, height)。
其中，(x, y)表示矩形左上角的坐标，width和height分别表示矩形的宽度和高度。
通过这种表示方法，我们可以方便地对矩形进行操作和计算。
4. 矩形的平移矩形的平移是指将矩形沿着指定的方向进行移动，opencvsharp中提供了平移矩阵来实现矩形的平移操作。
平移矩阵可以表示为：\[ T = \begin{bmatrix} 1 0 \Delta x \\ 0 1 \Delta y\end{bmatrix} \]其中 \(\Delta x\) 和 \(\Delta y\) 分别表示矩形在x和y轴方向上的平移距离。
通过平移矩阵，我们可以将矩形沿着指定方向进行平移，实现图像位置的调整。
5. 矩形的旋转矩形的旋转是指将矩形绕着指定的中心点进行旋转，opencvsharp中提供了旋转矩阵来实现矩形的旋转操作。
opencv mat 向量 转 mat矩阵-概述说明以及解释
opencv mat 向量转mat矩阵-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在撰写这篇长文之前，我们首先来了解一下概述部分的内容。
本文旨在介绍如何使用OpenCV实现将向量转化为Mat矩阵的方法。
在计算机视觉和图像处理中，OpenCV是一个广泛应用的开源库。
它提供了一系列图像处理和计算机视觉的功能，其中包括矩阵的操作和转换。
而Mat是OpenCV中用于表示多维数组的矩阵类。
本文主要讨论的问题是，当我们需要将一个向量（例如一维数组）转化为一个Mat矩阵时，我们应该如何进行操作。
这个问题在很多图像处理和机器学习算法中都是常见的操作。
通过本文的介绍，读者将了解到OpenCV中的Mat矩阵的基本知识以及如何使用OpenCV中的函数来进行向量到Mat矩阵的转换。
我们将详细讨论OpenCV中相关的函数和方法，并给出一些实际代码示例来帮助读者更好地理解。
除了介绍向量到Mat矩阵的转换方法外，本文还将讨论一些在这个过程中可能遇到的常见问题以及相应的解决方案。
通过这些内容的学习和实践，读者可以掌握将向量转化为Mat矩阵的基本技巧，并能够灵活应用于自己的实际项目中。
总之，本文将以OpenCV为基础，详细介绍如何将向量转化为Mat 矩阵的方法和技巧，并帮助读者理解相关的原理和操作。
通过阅读本文，读者将能够更好地应用OpenCV进行图像处理和计算机视觉的相关工作。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以编写如下：在本篇文章中，将通过以下几个部分来详细介绍opencv中mat向量转mat矩阵的原理及相关操作方法。
第一部分是引言，将对本文的概述进行说明。
首先介绍mat向量和mat矩阵在计算机视觉中的应用和重要性，以及为什么需要进行向量转矩阵的操作。
随后，本文将简要阐述文章的整体结构，以及各个部分所涵盖的内容。
最后，明确本文的目的，即通过深入了解mat向量转mat矩阵的原理和操作方法，帮助读者更好地掌握和应用这一技术。
第二部分是正文，将重点介绍opencv中mat向量转mat矩阵的原理和方法。
opencv 三维矩阵运算
opencv 三维矩阵运算OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库，它提供了丰富的函数和工具，可以进行各种三维矩阵运算。
本文将介绍一些常见的三维矩阵运算方法，并以此为基础，探讨如何利用OpenCV进行三维图像处理和分析。
我们需要了解什么是三维矩阵。
在计算机视觉中，三维矩阵通常用于表示三维图像或点云数据。
三维矩阵由多个二维矩阵组成，每个二维矩阵表示一个图像或一层点云数据。
在OpenCV中，我们可以使用cv::Mat类来表示和操作三维矩阵。
在OpenCV中，我们可以使用cv::Mat的成员函数reshape()来改变三维矩阵的大小。
reshape()函数接受一个新的维度参数，可以将三维矩阵转换为新的大小。
例如，我们可以将一个3x3x3的三维矩阵转换为一个9x3的二维矩阵，或者将一个9x3的二维矩阵转换为一个3x3x3的三维矩阵。
除了改变大小，我们还可以使用cv::Mat的成员函数split()和merge()来拆分和合并三维矩阵的通道。
split()函数可以将一个三维矩阵拆分为多个二维矩阵，每个二维矩阵表示一个通道。
merge()函数则可以将多个二维矩阵合并为一个三维矩阵。
这些函数在进行图像处理和分析时非常有用，例如，我们可以将一个RGB图像拆分为红、绿、蓝三个通道，分别进行处理后再合并为一个图像。
OpenCV还提供了一些常用的三维矩阵运算函数，如cv::add()、cv::subtract()、cv::multiply()和cv::divide()等。
这些函数可以对三维矩阵进行逐元素的加法、减法、乘法和除法运算。
这些运算函数在进行图像处理时非常有用，例如，我们可以将两个三维矩阵相加得到一个新的三维矩阵，或者将一个三维矩阵与一个标量相乘得到一个新的三维矩阵。
在进行三维图像处理时，我们还经常需要对三维矩阵进行转置、翻转和旋转等操作。
在OpenCV中，我们可以使用cv::transpose()、cv::flip()和cv::rotate()等函数来实现这些操作。
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o p e n c v矩阵操作通用矩阵乘法void cvGEMM( const CvArr* src1, const CvArr* src2, double alpha,const CvArr* src3, double beta, CvArr* dst, inttABC=0 );#define cvMatMulAdd( src1, src2, src3, dst ) cvGEMM( src1, src2, 1, src3, 1, dst, 0 )#define cvMatMul( src1, src2, dst ) cvMatMulAdd( src1, src2, 0, dst ) src1第一输入数组src2第二输入数组src3第三输入数组 (偏移量)，如果没有偏移量，可以为空（ NULL）。
dst输出数组tABCT操作标志，可以是 0 或者下面列举的值的组合:CV_GEMM_A_T - 转置 src1CV_GEMM_B_T - 转置 src2CV_GEMM_C_T - 转置 src3例如, CV_GEMM_A_T+CV_GEMM_C_T 对应alpha*src1T*src2 + beta*src3T函数 cvGEMM 执行通用矩阵乘法:dst = alpha*op(src1)*op(src2) + beta*op(src3), 这里 op(X) 是 X 或者XT所有的矩阵应该有相同的数据类型和协调的矩阵大小。
支持实数浮点矩阵或者复数浮点矩阵。
[编辑]Transform对数组每一个元素执行矩阵变换void cvTransform( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* transmat, const CvMat* shiftvec=NULL );src输入数组dst输出数组transmat变换矩阵shiftvec可选偏移向量函数 cvTransform 对数组 src 每一个元素执行矩阵变换并将结果存储到 dst: dst(I)=transmat*src(I) + shiftvec或者dst(I)k=sumj(transmat(k,j)*src(I)j) + shiftvec(k)N-通道数组 src 的每一个元素都被视为一个N元向量，使用一个M×N 的变换矩阵 transmat 和偏移向量 shiftvec 把它变换到一个 M-通道的数组 dst 的一个元素中。
这里可以选择将偏移向量 shiftvec 嵌入到 transmat 中。
这样的话 transmat 应该是M×N+1 的矩阵，并且最右边的一列被看作是偏移向量。
输入数组和输出数组应该有相同的位深（depth）和同样的大小或者 ROI 大小。
transmat 和 shiftvec 应该是实数浮点矩阵。
该函数可以用来进行 ND 点集的几何变换，任意的线性颜色空间变换，通道转换等。
MulTransposed计算数组和数组的转置的乘积void cvMulTransposed( const CvArr* src, CvArr* dst, int order, const CvArr* delta=NULL );src输入矩阵dst目标矩阵order乘法顺序delta一个可选数组，在乘法之前从 src 中减去该数组。
函数 cvMulTransposed 计算 src 和它的转置的乘积。
函数求值公式：如果 order=0dst=(src-delta)*(src-delta)T否则dst=(src-delta)T*(src-delta)[编辑]Trace返回矩阵的迹CvScalar cvTrace( const CvArr* mat );mat输入矩阵函数 cvTrace 返回矩阵mat的对角线元素的和。
tr(src) = ∑mat(i,i)i[编辑]Transpose矩阵的转置void cvTranspose( const CvArr* src, CvArr* dst ); #define cvT cvTransposesrc输入矩阵dst目标矩阵函数 cvTranspose 对矩阵 src 求转置:dst(i,j)=src(j,i)注意，假设是复数矩阵不会求得复数的共轭。
共轭应该是独立的：查看的cvXorS 例子代码。
[编辑]Det返回矩阵的行列式值double cvDet( const CvArr* mat );mat输入矩阵函数 cvDet 返回方阵 mat 的行列式值。
对小矩阵直接计算，对大矩阵用高斯(GAUSSIAN)消去法。
对于对称正定(positive-determined)矩阵也可以用 SVD 函数来求，U=V=NULL ，然后用 w 的对角线元素的乘积来计算行列式。
[编辑]Invert查找矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵double cvInvert( const CvArr* src, CvArr* dst, int method=CV_LU ); #define cvInv cvInvertsrc输入矩阵dst目标矩阵method求逆方法:CV_LU -最佳主元选取的高斯消除法CV_SVD - 奇异值分解法 (SVD)CV_SVD_SYM - 正定对称矩阵的 SVD 方法函数 cvInvert 对矩阵 src 求逆并将结果存储到 dst。
如果是 LU 方法该函数返回 src 的行列式值 (src 必须是方阵)。
如果是 0, 矩阵不求逆， dst 用 0 填充。
如果 SVD 方法该函数返回 src 的条件数的倒数(最小奇异值和最大奇异值的比值) ，如果 src 全为 0 则返回0。
如果 src 是奇异的， SVD 方法计算一个伪逆矩阵。
Solve求解线性系统或者最小二乘法问题int cvSolve( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, int method=CV_LU );src1输入矩阵src2线性系统的右部dst输出解答method解决方法(矩阵求逆) :CV_LU - 最佳主元选取的高斯消除法CV_SVD - 奇异值分解法 (SVD)CV_SVD_SYM - 对正定对称矩阵的 SVD 方法函数 cvSolve 解决线性系统或者最小二乘法问题 (后者用 SVD 方法可以解决):如果使用 CV_LU 方法。
如果 src1 是非奇异的，该函数则返回 1 ，否则返回0 ，在后一种情况下 dst 是无效的。
[编辑]SVD对实数浮点矩阵进行奇异值分解void cvSVD( CvArr* A, CvArr* W, CvArr* U=NULL, CvArr* V=NULL, intflags=0 );AM×N 的输入矩阵W结果奇异值矩阵(M×N 或者N×N) 或者向量(N×1).U可选的左部正交矩阵(M×M or M×N). 如果 CV_SVD_U_T 被指定，应该交换上面所说的行与列的数目。
V可选右部正交矩阵(N×N)flags操作标志；可以是 0 或者下面的值的组合:•CV_SVD_MODIFY_A 通过操作可以修改矩阵 src1 。
这样处理速度会比较快。
•CV_SVD_U_T 意味着会返回转置矩阵 U ，指定这个标志将加快处理速度。
•CV_SVD_V_T 意味着会返回转置矩阵 V ，指定这个标志将加快处理速度。
函数 cvSVD 将矩阵 A 分解成一个对角线矩阵和两个正交矩阵的乘积：这里 W 是一个奇异值的对角线矩阵，它可以被编码成奇异值的一维向量，U 和V 也是一样。
所有的奇异值都是非负的并按降序存储。
（U 和 V 也相应的存储）。
SVD 算法在数值处理上已经很稳定，它的典型应用包括：•当 A 是一个方阵、对称阵和正矩阵时精确的求解特征值问题，例如, 当A 时一个协方差矩阵时。
在这种情况下 W 将是一个特征值的的向量，并且 U=V是矩阵的特征向量(因此，当需要计算特征向量时 U 和 V 只需要计算其中一个就可以了) 。
•精确的求解病态线性系统。
•超定线性系统的最小二乘求解。
上一个问题和这个问题都可以用指定CV_SVD 的 cvSolve 方法。
•精确计算矩阵的不同特征，如秩(非零奇异值的数目), 条件数(最大奇异值和最小奇异值的比例), 行列式值(行列式的绝对值等于奇异值的乘积).上述的所有这些值都不要求计算矩阵 U 和 V 。
[编辑]SVBkSb奇异值回代算法（back substitution）void cvSVBkSb( const CvArr* W, const CvArr* U, const CvArr* V,const CvArr* B, CvArr* X, int flags );W奇异值矩阵或者向量U左正交矩阵 (可能是转置的)V右正交矩阵 (可能是转置的)B原始矩阵 A 的伪逆的乘法矩阵。
这个是可选参数。
如果它被省略则假定它是一个适当大小的单位矩阵(因此 x 将是 A 的伪逆的重建).。
X目标矩阵: 奇异值回代算法的结果flags操作标志, 和刚刚讨论的 cvSVD 的标志一样。
函数 cvSVBkSb 为被分解的矩阵 A 和矩阵 B 计算回代逆（back substitution） (参见 cvSVD 说明) :X=V*W-1*UT*B这里W-1(i,i)=1/W(i,i) 如果W(i,i) > epsilon•sumiW(i,i),否则:0.epsilon 是一个依赖于矩阵数据类型的的很小的数。
该函数和 cvSVD 函数被用来执行 cvInvert 和 cvSolve, 用这些函数 (svd & bksb)的原因是初级函数（low-level）函数可以避免高级函数 (inv & solve) 计算中内部分配的临时矩阵。
[编辑]EigenVV计算对称矩阵的特征值和特征向量void cvEigenVV( CvArr* mat, CvArr* evects, CvArr* evals, doubleeps=0 );mat输入对称方阵。
在处理过程中将被改变。
evects特征向量输出矩阵，连续按行存储evals特征值输出矩阵，按降序存储(当然特征值和特征向量的排序是同步的)。
eps对角化的精确度 (典型地，DBL_EPSILON=≈10-15 就足够了)。
函数 cvEigenVV 计算矩阵 A 的特征值和特征向量:mat*evects(i,:)' = evals(i)*evects(i,:)' (在 MATLAB 的记法)矩阵 A 的数据将会被这个函数修改。