OpenCV(cv::divide())



cv::divide() 是 OpenCV 中用于执行数组或标量的逐元素除法操作的函数。它允许对矩阵进行元素级的除法操作,支持两种使用方式:矩阵与矩阵之间的除法,或矩阵与标量之间的除法。



1. 函数定义

void cv::divide(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1);

参数:

  1. src1 (InputArray):

    • 第一个输入矩阵(分子)。可以是多维数组,支持 1 通道、3 通道、或 4 通道的矩阵。
  2. src2 (InputArray):

    • 第二个输入矩阵(分母)。可以是一个与 src1 相同大小和类型的矩阵,也可以是一个标量(即标量除法)。src2 中的元素不能为零,否则会产生除零错误。
  3. dst (OutputArray):

    • 输出矩阵,存储结果。其大小与类型取决于 src1src2,除非指定了 dtypedst 的元素为 src1src2 对应元素除法的结果。
  4. scale (double):

    • 可选的缩放因子。除法后结果会乘以这个缩放因子,默认值为 1。
  5. dtype (int):

    • 可选的输出矩阵类型。如果不指定(即默认值 -1),则输出矩阵的类型与 src1 相同。dtype 可用于显式指定输出矩阵的数据类型。
    • 在 OpenCV 中,数据类型通过枚举值表示,常见的类型和对应的值如下:
      • CV_8U = 0 (8位无符号整数)
      • CV_8S = 1 (8位有符号整数)
      • CV_16U = 2 (16位无符号整数)
      • CV_16S = 3 (16位有符号整数)
      • CV_32S = 4 (32位有符号整数)
      • CV_32F = 5 (32位浮点数)
      • CV_64F = 6 (64位浮点数)

返回值:

  • 没有返回值,但会将计算结果存储在 dst 中。


2. 工作原理

cv::divide() 计算的公式是:

\[dst(I) = \frac{src1(I)}{src2(I)} \times scale \]

这里 \(I\) 表示矩阵中的每个元素。

如果 \(src2\) 是一个标量(而不是矩阵),则 \(src1\) 中的每个元素都会被该标量除,以实现矩阵与标量之间的逐元素除法。



3. 示例

3.1 矩阵除法

cv::Mat A = (cv::Mat_<float>(2,2) << 4, 8, 12, 16);
cv::Mat B = (cv::Mat_<float>(2,2) << 2, 2, 6, 4);
cv::Mat result;
cv::divide(A, B, result);

在这个例子中,AB 是两个 2x2 的浮点矩阵,divide() 会逐元素进行除法运算,并将结果存储在 result 矩阵中:

\[result = \left( \begin{matrix} 2 & 4 \\ 2 & 4 \end{matrix} \right) \]


3.2 矩阵和标量的除法

cv::Mat A = (cv::Mat_<float>(2,2) << 10, 20, 30, 40);
cv::Mat result;
cv::divide(A, 10, result);

在此例中,A 中的每个元素都会被标量 10 除,结果是:

\[result = \left( \begin{matrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{matrix} \right) \]


3.3 使用缩放因子

cv::Mat A = (cv::Mat_<float>(2,2) << 4, 8, 12, 16);
cv::Mat B = (cv::Mat_<float>(2,2) << 2, 2, 6, 4);
cv::Mat result;
cv::divide(A, B, result, 0.5);  // 缩放因子为 0.5

除法结果在乘以缩放因子 0.5 后:

\[result = \left( \begin{matrix} 1 & 2 \\ 1 & 2 \end{matrix} \right) \]



4. 注意事项

  • src2 是矩阵时,其元素不能为零,否则会导致除零错误。
  • 如果需要防止除零错误,可以使用 cv::threshold() 或其他手段过滤 src2 中为零的值。


5. 应用场景

cv::divide() 常用于图像处理中的图像归一化、亮度调整、对比度调节等场景。例如:

  • 对图像进行逐像素归一化。
  • 将图像中的每个像素值除以某个常量以减少亮度。

该函数是 OpenCV 提供的用于处理矩阵运算的常用工具之一,非常适合需要进行逐元素操作的任务。



posted @ 2024-09-20 10:32  做梦当财神  阅读(107)  评论(0编辑  收藏  举报