做网站体会谷歌seo关键词优化
目录
五、矩阵计算函数
归一化矩阵 (normalize)
转置矩阵 (transpose)
求矩阵的逆 (invert)
翻转矩阵 (flip)
旋转矩阵 (rotate)
求矩阵的行列式 (determinant)
求矩阵的迹 (trace)
求矩阵的特征值和特征向量 (eigen)
六、代数运算
矩阵加法 (add)
矩阵减法 (subtract)
矩阵乘法 (multiply)
矩阵除法 (divide)
计算绝对差 (absdiff)
按比例放大并相加 (scaleAdd)
按权重相加 (addWeighted)
七、逻辑运算
按位与操作 (bitwise_and)
按位或操作 (bitwise_or)
按位取反操作 (bitwise_not)
按位异或操作 (bitwise_xor)
http://t.csdnimg.cn/i8pqt —— opencv—常用函数学习_“干货“_总（VIP）
散的正在一部分一部分发，不需要VIP。
资料整理不易，有用话给个赞和收藏吧。
五、矩阵计算函数
在OpenCV中，Mat对象提供了丰富的矩阵计算功能，这些功能可以用于图像处理、机器学习、计算机视觉等领域。下面是一些常用的矩阵计算函数及其使用示例。
| 矩阵计算函数 | ||||
| normalize | transpose | invert | flip | rotate |
| 归一化矩阵 | 转置矩阵 | 求矩阵的逆 | 翻转矩阵 | 旋转矩阵 |
| determinant | trace | eigen | calcCovarMatrix | solve |
| 求矩阵的行列式 | 求矩阵的迹 | 求矩阵的特征值和特征向量 | 计算协方差矩阵 | 求解线性方程组 |
| solveCubic | solvePoly | SVDcompute | max | min |
| 求解三次方程 | 求解多项式方程 | 奇异值分解 | 求矩阵元素的最大值 | 求矩阵元素的最小值 |
| compare | repeat | PSNR | cross | dot |
| 比较矩阵 | 重复矩阵 | 峰值信噪比 | 向量的叉乘 | 向量的点乘 |
归一化矩阵 (normalize)
import cv2
import numpy as np# 创建一个矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float32)# 归一化矩阵
normalized_matrix = cv2.normalize(matrix, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
print("Normalized Matrix:\n", normalized_matrix)
转置矩阵 (transpose)
# 转置矩阵
transposed_matrix = cv2.transpose(matrix)
print("Transposed Matrix:\n", transposed_matrix)
求矩阵的逆 (invert)
# 创建一个可逆矩阵
invertible_matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float32)# 求矩阵的逆
inverse_matrix = cv2.invert(invertible_matrix)[1]
print("Inverse Matrix:\n", inverse_matrix)
翻转矩阵 (flip)
# 翻转矩阵（沿Y轴翻转）
flipped_matrix = cv2.flip(matrix, 1)
print("Flipped Matrix:\n", flipped_matrix)
旋转矩阵 (rotate)
# 翻转矩阵（沿Y轴翻转）
flipped_matrix = cv2.flip(matrix, 1)
print("Flipped Matrix:\n", flipped_matrix)
求矩阵的行列式 (determinant)
# 求矩阵的行列式
determinant_val = cv2.determinant(invertible_matrix)
print("Determinant Value:", determinant_val)
求矩阵的迹 (trace)
# 求矩阵的迹
trace_val = cv2.trace(matrix)[0]
print("Trace Value:", trace_val)
求矩阵的特征值和特征向量 (eigen)
# 求矩阵的特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = cv2.eigen(invertible_matrix)
print("Eigenvalues:\n", eig_vals)
print("Eigenvectors:\n", eig_vecs)
这些示例展示了如何使用OpenCV中的矩阵计算函数来处理Mat对象。根据具体的应用需求，可以组合这些函数来实现复杂的矩阵运算和图像处理任务。
六、代数运算
在OpenCV中，代数运算函数用于对矩阵进行基本的代数运算。这些函数可以方便地实现加法、减法、乘法、除法等操作。下面介绍这些代数运算函数及其使用示例。
| 代数运算函数 | |||
| add | subtract | multiply | divide |
| 矩阵加法 | 矩阵减法 | 矩阵乘法（逐元素相乘） | 矩阵除法（逐元素相除） |
| absdiff | scaleAdd | addWeighted | |
| 计算两个矩阵的绝对差 | 按比例放大并相加 | 按权重相加 | |
矩阵加法 (add)
import cv2
import numpy as np# 创建两个矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.uint8)
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.uint8)# 矩阵加法
result_add = cv2.add(matrix1, matrix2)
print("Addition Result:\n", result_add)
矩阵减法 (subtract)
import cv2
import numpy as np# 创建两个矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.uint8)
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.uint8)# 矩阵加法
result_add = cv2.add(matrix1, matrix2)
print("Addition Result:\n", result_add)
矩阵乘法 (multiply)
# 矩阵乘法（逐元素相乘）
result_mul = cv2.multiply(matrix1, matrix2)
print("Multiplication Result:\n", result_mul)
矩阵除法 (divide)
# 矩阵除法（逐元素相除）
result_div = cv2.divide(matrix1, matrix2)
print("Division Result:\n", result_div)
计算绝对差 (absdiff)
# 计算两个矩阵的绝对差
result_absdiff = cv2.absdiff(matrix1, matrix2)
print("Absolute Difference Result:\n", result_absdiff)
按比例放大并相加 (scaleAdd)
# 按比例放大并相加
scale = 2.5
result_scaleAdd = cv2.scaleAdd(matrix1, scale, matrix2)
print("Scale Add Result:\n", result_scaleAdd)
按权重相加 (addWeighted)
# 按权重相加
alpha = 0.7
beta = 0.3
gamma = 0 # 可选偏移量
result_addWeighted = cv2.addWeighted(matrix1, alpha, matrix2, beta, gamma)
print("Weighted Addition Result:\n", result_addWeighted)
这些示例展示了如何使用OpenCV中的代数运算函数来对Mat对象进行各种基本的代数运算。根据具体的应用需求，可以组合这些函数来实现复杂的图像处理和矩阵计算任务。
七、逻辑运算
在OpenCV中，逻辑运算函数用于对图像或矩阵进行像素级的逻辑操作。这些操作包括与（AND）、或（OR）、非（NOT）、异或（XOR）等。下面是这些逻辑运算函数的介绍及其使用示例。
| 逻辑运算函数 | |||
| bitwise_and | bitwise_or | bitwise_not | bitwise_xor |
| 对两个矩阵进行按位与操作 | 对两个矩阵进行按位或操作 | 对矩阵进行按位取反操作 | 对两个矩阵进行按位异或操作 |
按位与操作 (bitwise_and)
import cv2
import numpy as np# 创建两个矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.uint8)
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.uint8)# 按位与操作
result_and = cv2.bitwise_and(matrix1, matrix2)
print("Bitwise AND Result:\n", result_and)
按位或操作 (bitwise_or)
# 按位或操作
result_or = cv2.bitwise_or(matrix1, matrix2)
print("Bitwise OR Result:\n", result_or)
按位取反操作 (bitwise_not)
# 按位取反操作
result_not = cv2.bitwise_not(matrix1)
print("Bitwise NOT Result:\n", result_not)
按位异或操作 (bitwise_xor)
# 按位异或操作
result_xor = cv2.bitwise_xor(matrix1, matrix2)
print("Bitwise XOR Result:\n", result_xor)
这些示例展示了如何使用OpenCV中的逻辑运算函数来对Mat对象进行各种按位逻辑操作。这些操作在图像处理和计算机视觉中非常有用，特别是在掩模操作、图像合成和图像增强等应用中。根据具体的需求，可以灵活组合这些函数来实现复杂的图像处理任务。