《学习opencv》笔记——矩阵和图像操作——cvMinManLoc,cvMul,cvNot,cvNorm and cvNormalize

矩阵和图像的操作

(1)cvMinManLoc函数

其结构

void cvMinMaxLoc(//取出矩阵中最大最小值
const CvArr* arr,//目标矩阵
double* min_val,//最小值
double* max_val,//最大值
CvPoint* min_loc = NULL,//最小值位置
CvPoint* max_loc = NULL,//最大值位置
const CvArr* mask = NULL//矩阵“开关”
);

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
double a[3][3] =
{
{1,2,3},
{4,5,6},
{7,8,9}
};

CvMat va = cvMat(3,3, CV_64FC1,a);

cout<<"目标矩阵："<<endl;

for(int i=0;i<3;i++)
{
for(int j=0;j<3;j++)
printf("%f\t",cvmGet(&va,i,j));
cout << endl;
}

double min_Val,max_Val;

cvMinMaxLoc(&va,&min_Val,&max_Val);

cout << "最小值为：" << endl;
cout << min_Val << endl;

cout << "最大值为：" << endl;
cout << max_Val << endl;

getchar();
return 0;

}

输出代码



(2)cvMul函数

其结构

void cvMul(//两个矩阵对应元素相乘
const CvArr* src1,//矩阵1
const CvArr* src2,//矩阵2
CvArr* dst,//结果矩阵
double scale = 1//因子系数
);

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
double a[3][3] =
{
{1,2,3},
{4,5,6},
{7,8,9}
};

CvMat va = cvMat(3,3, CV_64FC1,a);

double b[3][3] =
{
{2,1,2},
{1,2,1},
{2,1,2}
};

CvMat vb = cvMat(3,3, CV_64FC1,b);

cout<<"目标矩阵："<<endl;

for(int i=0;i<3;i++)
{
for(int j=0;j<3;j++)
printf("%f\t",cvmGet(&va,i,j));
cout << endl;
}

cout<<"因子矩阵："<<endl;

for(int i=0;i<3;i++)
{
for(int j=0;j<3;j++)
printf("%f\t",cvmGet(&vb,i,j));
cout << endl;
}

cvMul(&va,&vb,&va);

cout<<"结果矩阵："<<endl;

for(int i=0;i<3;i++)
{
for(int j=0;j<3;j++)
printf("%f\t",cvmGet(&va,i,j));
cout << endl;
}

getchar();
return 0;

}

输出结果



(3)cvNot函数

其结构

void cvNot(//元素按位取反
const CvArr* src,//目标矩阵
CvArr* dst//结果矩阵
);

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
IplImage *src1,*src2;
src1=cvLoadImage("5.jpg");
src2=cvLoadImage("7.jpg");
cvNot(src1,src2);
cvShowImage( "原图", src1);
cvShowImage( "结果图", src2);
cvWaitKey();
return 0;
}

输出结果



(4)cvNorm函数

其结构

double cvNorm(//计算各种范式
const CvArr* arr1,//矩阵1
const CvArr* arr2 = NULL,//矩阵2
int norm_type = CV_L2,//选择范式标量
const CvArr* mask = NULL//矩阵“开关”
);

ps：arr2=NULL时，对于不同的norm_type由cvNorm()计算范式的公式



 arr2非空，且norm_type不同值时函数cvNorm()计算范数的计算公式


  

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
double a[3][3] =
{
{1,2,3},
{4,-12,6},
{7,8,9}
};

CvMat va = cvMat(3,3, CV_64FC1,a);

cout<<"目标矩阵："<<endl;

for(int i=0;i<3;i++)
{
for(int j=0;j<3;j++)
printf("%f\t",cvmGet(&va,i,j));
cout << endl;
}

double dis = cvNorm(&va,NULL,CV_C,NULL);

cout<<"结果："<<endl;

cout<< dis <<endl;

getchar();
return 0;

}

输出结果



(5)cvNormalize函数

其结构

void cvNormalize(
const CvArr* src, //目标矩阵
CvArr* dst,//结果矩阵
double a = 1.0 // 归一化区间上限
double b = 0.0 // 归一化区间下限
int norm_type = CV_L2,//选择归一化标量
const CvArr* mask //矩阵“开关”
);

ps：函数cvNormalize()的参数norm_type可能的值



实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
double a[3][3] =
{
{1,0,0},
{0,2,0},
{0,0,2}
};

CvMat va = cvMat(3,3, CV_64FC1,a);

cout<<"目标矩阵："<<endl;

for(int i=0;i<3;i++)
{
for(int j=0;j<3;j++)
printf("%f\t",cvmGet(&va,i,j));
cout << endl;
}

cvNormalize(&va,&va,1,0,CV_C);

cout<<"结果矩阵："<<endl;

for(int i=0;i<3;i++)
{
for(int j=0;j<3;j++)
printf("%f\t",cvmGet(&va,i,j));
cout << endl;
}

getchar();
return 0;
}

输出结果



to be continued