opencv-矩阵运算

加法

    cv::Mat I1(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 30));
    cv::Mat I2(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(1, 2, 3));
    cv::Mat I = I1 + I2;  //加法
    cv::Mat II;
    cv::add(I1, I2, II);  //加法
    

    std::cerr << I1 << std::endl;
    std::cerr << I2 << std::endl;
    std::cerr << I << std::endl;
    std::cerr << II << std::endl;

 

减法

    cv::Mat I1(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 30));
    cv::Mat I2(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(1, 28, 3));
    cv::Mat I = I1 - I2;  //减法;若I<0,则I=0
    cv::Mat II;
    cv::subtract(I1, I2, II);  //减法;若I<0,则I=0
    cv::Mat dst;
    cv::absdiff(I1, I2, dst);//若dst<0,则dst=|dst|
    
    std::cerr << I1 << std::endl;
    std::cerr << I2 << std::endl;
    std::cerr << I << std::endl;
    std::cerr << II << std::endl;
    std::cerr << dst << std::endl;

乘法 

A*B是以数学运算中矩阵相乘的方式实现的，即Mat矩阵A和B被当做纯粹的矩阵做乘法运算，这就要求A的列数等       于B的行数时，才能定义两个矩阵相乘。如A是m×n矩阵，B是n×p矩阵，它们的乘积AB是一个m×p矩阵

 

 如上图所示，C=AB。C中第i行第j列所在元素C(i,j)等于A中第i行所有元素跟B中第j列所有元素一一对应的乘积之和

    cv::Mat A = cv::Mat::ones(2, 3, CV_32FC1);
    cv::Mat B = cv::Mat::ones(3, 2, CV_32FC1);
    cv::Mat AB;

    A.at<float>(0, 0) = 1;
    A.at<float>(0, 1) = 2;
    A.at<float>(0, 2) = 3;
    A.at<float>(1, 0) = 4;
    A.at<float>(1, 1) = 5;
    A.at<float>(1, 2) = 6;

    B.at<float>(0, 0) = 1;
    B.at<float>(0, 1) = 2;
    B.at<float>(1, 0) = 3;
    B.at<float>(1, 1) = 4;
    B.at<float>(2, 0) = 5;
    B.at<float>(2, 1) = 6;
    
    AB = A * B; //乘法

    std::cerr << A << std::endl;
    std::cerr << B << std::endl;
    std::cerr << AB << std::endl;

 

 注意：两个Mat矩阵的数据类型（type）只能是 CV_32F、 CV_64FC1、 CV_32FC2、 CV_64FC2 这4种类型中的一种。若选用其他类型，比如CV_8UC1，编译器会报错

A.mul(B) 对应位乘积

mul会计算两个Mat矩阵对应位的乘积，所以要求参与运算的矩阵A的行列和B的行列数一致。计算结果是跟A或B行列数一致的一个Mat矩阵

以简单的情况为例，对于2*2大小的Mat矩阵A和B：

 

 对A和B执行mul运算：

 

 

说明：

1. mul操作不对参与运算的两个矩阵A、B有数据类型上的要求，但要求A，B类型一致，不然报错；

2. Mat AB=A.mul(B)，若声明AB时没有定义AB的数据类型，则默认AB的数据类型跟A和B保存一致；

3. 若AB精度不够，可能产生溢出，那就取最大值；

    cv::Mat A = cv::Mat::ones(2, 3, CV_8UC1);
    cv::Mat B = cv::Mat::ones(2, 3, CV_8UC1);

    A.at<uchar>(0, 0) = 60;
    A.at<uchar>(0, 1) = 2;
    A.at<uchar>(0, 2) = 3;
    A.at<uchar>(1, 0) = 4;
    A.at<uchar>(1, 1) = 5;
    A.at<uchar>(1, 2) = 6;

    B.at<uchar>(0, 0) = 60;
    B.at<uchar>(0, 1) = 2;
    B.at<uchar>(0, 2) = 3;
    B.at<uchar>(1, 0) = 4;
    B.at<uchar>(1, 1) = 5;
    B.at<uchar>(1, 2) = 6;

    cv::Mat AB = A.mul(B);


    std::cerr << A << std::endl;
    std::cerr << B << std::endl;
    std::cerr << AB << std::endl;

 

除法： 对应位相除

    cv::Mat src(5, 4, CV_8UC3, cv::Scalar(10,33,100));
    cv::Mat src1(5, 4, CV_8UC3, cv::Scalar(2,3,5));
    
    cv::Mat dst;
    dst = src / src1;  //对应位相除


    std::cerr << dst << std::endl;