OpenCV：CvMat结构体

OpenCV2.4.10

Visual Studio 2010

1.CvMat结构体：多通道矩阵、矩阵头typedef struct CvMat{    int type;//数据类型，比如CV_32FC1含义是32位浮点型单通道， // 再比如CV_8UC3含义是8位无符号整型三通道  int step;//以字节为单位的行数据长度：元素个数*元素类型的字节长度 /* for internal use only */int* refcount;//数据引用计数inthdr_refcount; union{    //指向data数据的第一个元素    uchar* ptr;//无符号类型    short* s;//短整型    int* i;//整型    float* fl;//浮点    double* db;//双精度} data;//共同体data，里面成员公用一个空间，也就是说数据类型可以有这五种。 #ifdef __cplusplusunion{    int rows;//行    int height;//高}; union{    int cols;//列    int width;//宽};#elseint rows;int cols;#endif }CvMat;

2.CvMat的基本操作：①CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);功能：分配矩阵空间参数：type: 矩阵元素类型，格式为CV_(S|U|F)C.CV_8UC1 表示8位无符号单通道矩阵,CV_32SC2表示32位有符号双通道矩阵.②cvReleaseMat(&M)：释放矩阵空间CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); cvReleaseMat(&M);③cvCloneMat复制矩阵:CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); CvMat* M2; M2=cvCloneMat(M1);③cvMat初始化矩阵：double a[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 }; CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);④cvInitMatHeader始化矩阵头：CvMat Ma; cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);⑤cvSetData( CvArr* arr, void* data, int step );矩阵赋值⑥void cvCopy( constCvArr* src, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL );⑦cvmSet( CvMat* mat,int row,int col,double value )：逐点赋值

3、矩阵计算①：矩阵与矩阵：+、-、*运算CvMat *Ma,*Mb,*Mc;cvAdd(Ma,Mb,Mc);//Ma+Mb-->MccvSub(Ma,Mb,Mc);// Ma-Mb-->MccvMatMul(Ma,Mb,Mc);// Ma*Mb->Mc②：按元素的矩阵操作：.*、./、CvMat *Ma,*Mb,Mc;cvMul(Ma,Mb,Mc);//Ma .* Mb-->Mc对应元素相乘cvDiv(Ma,Mb,Mc);//Ma ./ Mb-->Mc对应元素相除cvAddS(Ma,cvScalar(-10.0),Mc);//Ma.-10-->Mc③：向量乘积：double va[] = {1, 2, 3};double vb[] = {0, 0, 1};double vc[3];CvMat Va=cvMat(3, 1, CV_64FC1, va);CvMat Vb=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vb);CvMat Vc=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vc);double res=cvDotProduct(&Va,&Vb); // 点乘: Va . Vb -> rescvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc); // 向量积: Va x Vb -> Vc【注】：Va,Vb,Vc在向量积中向量元素个数须相同.

4.CvMat矩阵方程：①：单矩阵操作CvMat *Ma, *Mb;//注：不能对自身进行转置cvTranspose(Ma, Mb); // transpose(Ma) -> MbCvScalar t = cvTrace(Ma); // trace(Ma) -> t.val[0]double d = cvDet(Ma); // det(Ma) -> d 行列式cvInvert(Ma, Mb); // inv(Ma) -> Mb②：非齐次线性方程求解:CvMat* A = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat* x = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);CvMat* b = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);cvSolve(&A, &b, &x); // solve (Ax=b) for x③特征值分析(针对对称矩阵):CvMat* A = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat* E = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat* l = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);cvEigenVV(&A, &E, &l); // l = A的特征值 (降序排列) ， E = 对应的特征向量 (每行)④：奇异值分解SVD:CvMat* A = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat* U = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat* D = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat* V = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);cvSVD(A, D, U, V, CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T); // A = U D V^T

5.CvMat、IplImage、Mat相互转换如下所示：

6.CvMat矩阵数据访问：CvMat中type：CV_(S|U|F)channels,S其中，S表示有符号的，U表示无符号的，F表示浮点数;比如CV_32F1，表示32位1通道浮点数;CV_8U3，表示8位无符号3通道整形;type：决定了CvMat数据的分布，比如，若元素类型CV_8U1,则CvMat数据排列是每行按照ggggggg格式排列;若元素类型CV_8UC3，则表示彩色图像，其行排列为bgrbgrbgr；

CvMat IplImage Mat的类型转换

CvMat矩阵元素访问