OpenCV（cv::Mat::mul() 和 cv::multiply() 的区别）

目录

• 1. 函数概述
  • cv::Mat::mul()
  • cv::multiply()
• 2. 详细比较
  • 2.1. 使用方式
    • cv::Mat::mul()
    • cv::multiply()
  • 2.2. 性能和内存管理
    • cv::Mat::mul()
    • cv::multiply()
  • 2.3. 数据类型和深度控制
    • cv::Mat::mul()
    • cv::multiply()
  • 2.4. 灵活性和功能扩展
    • cv::Mat::mul()
    • cv::multiply()
• 3. 选择指南
• 4. 实际示例对比
  • 示例 1: 使用 cv::Mat::mul()
  • 示例 2: 使用 cv::multiply()
• 5. 总结

cv::Mat::mul() 和 cv::multiply() 都是 OpenCV 中用于执行逐元素（逐项）乘法操作的函数。尽管它们在功能上非常相似，但在使用方式、灵活性和某些细节上存在一些区别。以下是对这两个函数的详细比较和区别说明。

1. 函数概述

cv::Mat::mul()

• 类型: 成员函数

• 调用方式: 通过 cv::Mat 对象调用

• 原型:

  cv::Mat cv::Mat::mul(
      InputArray m,
      double scale = 1
  ) const;
  

• 返回值: 返回一个新的 cv::Mat 对象，包含逐元素乘法的结果。

cv::multiply()

• 类型: 全局函数

• 调用方式: 作为独立的函数调用

• 原型:

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

• 返回值: 不返回值，而是通过 OutputArray 参数输出结果。

2. 详细比较

2.1. 使用方式

cv::Mat::mul()

作为成员函数，mul() 需要一个已存在的 cv::Mat 对象来调用。它适用于链式调用和简洁的表达式。

示例:

cv::Mat mat1 = ...;
cv::Mat mat2 = ...;
cv::Mat result = mat1.mul(mat2, scale);

cv::multiply()

作为全局函数，multiply() 需要将参与计算的所有矩阵作为参数传入，并指定一个输出矩阵来存储结果。这种方式提供了更大的灵活性，特别是在需要将结果存储在预先分配的矩阵中时。

示例:

cv::Mat mat1 = ...;
cv::Mat mat2 = ...;
cv::Mat result;
cv::multiply(mat1, mat2, result, scale);

2.2. 性能和内存管理

cv::Mat::mul()

• 内存分配: 每次调用 mul() 都会创建一个新的 cv::Mat 对象来存储结果，这可能涉及额外的内存分配和释放操作，尤其是在大量调用时。
• 性能: 由于频繁的内存分配，可能在性能敏感的场景下略显劣势。

cv::multiply()

• 内存分配: 允许用户提供一个预先分配的输出矩阵 dst，避免了重复的内存分配和释放，从而提高性能。
• 性能: 更适合需要多次调用乘法操作或在性能关键的应用中使用。

示例:

cv::Mat result; // 预先分配
result.create(mat1.size(), mat1.type());
cv::multiply(mat1, mat2, result, scale);

2.3. 数据类型和深度控制

cv::Mat::mul()

• 数据类型控制: mul() 基于调用者的 cv::Mat 对象的类型进行操作。如果需要不同的数据类型，必须手动转换矩阵类型。

• 示例:

  cv::Mat mat1, mat2; // 假设类型为 CV_32F
  cv::Mat result = mat1.mul(mat2, 2.0); // 结果类型为 CV_32F
  

cv::multiply()

• 数据类型控制: 提供了一个额外的参数 dtype，允许用户指定结果矩阵的类型。如果 dtype 为 -1，则结果类型与输入类型相同。

• 示例:

  cv::Mat mat1, mat2;
  cv::Mat result;
  cv::multiply(mat1, mat2, result, 1.0, CV_64F); // 结果类型为 CV_64F
  

2.4. 灵活性和功能扩展

cv::Mat::mul()

• 链式调用: 作为成员函数，mul() 便于链式调用，可以在复杂的表达式中嵌套使用。
• 简洁性: 对于简单的逐元素乘法操作，代码更加简洁和直观。

示例:

cv::Mat result = mat1.mul(mat2).mul(mat3, 0.5);

cv::multiply()

• 多输出控制: 通过 OutputArray 参数，可以更灵活地管理输出，尤其是在处理多个结果或在函数中返回多个值时。
• 高级功能: 允许指定结果矩阵的深度，这在需要精确控制数据类型的高级应用中非常有用。

示例:

cv::Mat result1, result2;
cv::multiply(mat1, mat2, result1, 1.0, CV_32F);
cv::multiply(mat3, mat4, result2, 0.5, CV_32F);

3. 选择指南

根据具体的应用场景和需求，可以选择适合的函数：

• 简单和链式操作: 如果需要快速执行逐元素乘法并且不介意创建新的矩阵对象，可以使用 cv::Mat::mul()。

  示例:

  cv::Mat result = mat1.mul(mat2, 1.5);
  

• 性能优化和类型控制: 如果在性能敏感的应用中，或者需要精确控制结果矩阵的数据类型，建议使用 cv::multiply()，并预先分配输出矩阵。

  示例:

  cv::Mat result;
  result.create(mat1.size(), CV_64F);
  cv::multiply(mat1, mat2, result, 2.0, CV_64F);
  

4. 实际示例对比

示例 1: 使用 cv::Mat::mul()

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    cv::Mat mat1 = (cv::Mat_<float>(2,2) << 1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f);
    cv::Mat mat2 = (cv::Mat_<float>(2,2) << 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f);

    // 使用成员函数 mul()
    cv::Mat result = mat1.mul(mat2, 0.5);

    std::cout << "Result using mul():\n" << result << std::endl;

    return 0;
}

输出:

Result using mul():
[2.5, 6;
 10.5, 16]

示例 2: 使用 cv::multiply()

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    cv::Mat mat1 = (cv::Mat_<float>(2,2) << 1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f);
    cv::Mat mat2 = (cv::Mat_<float>(2,2) << 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f);
    cv::Mat result;

    // 使用全局函数 multiply()
    cv::multiply(mat1, mat2, result, 0.5, -1); // -1 表示结果类型与输入相同

    std::cout << "Result using multiply():\n" << result << std::endl;

    return 0;
}

输出:

Result using multiply():
[2.5, 6;
 10.5, 16]

注意: 两者的输出结果相同，但使用 cv::multiply() 时，可以灵活指定结果矩阵的类型和是否预先分配内存。

5. 总结

• 功能相似: cv::Mat::mul() 和 cv::multiply() 都用于执行逐元素乘法操作，结果在数学上是相同的。

• 调用方式不同:

  • cv::Mat::mul(): 成员函数，通过现有 cv::Mat 对象调用，返回新的矩阵。
  • cv::multiply(): 全局函数，需要将所有参与的矩阵作为参数传入，结果通过输出参数返回。

• 灵活性和性能:

  • cv::multiply() 提供了更多的灵活性，如指定输出矩阵的类型和使用预先分配的内存，从而在性能敏感的应用中更具优势。
  • cv::Mat::mul() 更适合简单、快速的逐元素乘法操作，尤其是在不需要频繁调用的场景下。

根据具体的应用需求和性能要求，选择合适的函数来执行逐元素乘法操作，以实现最佳的代码效率和可维护性。