《学习opencv》笔记——矩阵和图像操作——cvInRange,cvInRangeS,cvInvert and cvMahalonobis

矩阵和图像的操作

(1)cvInRange函数

其结构

void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分
const CvArr* src,//目标图像
const CvArr* lower,//阈值下限
const CvArr* upper,//阈值上限
CvArr* dst//结果图像
);

实例代码

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

int main()
{
IplImage *src1,*src2,*dst11,*dst12,*dst13,*dst21,*dst22,*dst23;
src1=cvLoadImage("5.jpg");
src2=cvLoadImage("7.jpg");
dst11 = cvCreateImage(cvSize(src1->width, src1->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
dst12 = cvCreateImage(cvSize(src1->width, src1->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
dst13 = cvCreateImage(cvSize(src1->width, src1->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
dst21 = cvCreateImage(cvSize(src2->width, src1->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
dst22 = cvCreateImage(cvSize(src2->width, src1->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
dst23 = cvCreateImage(cvSize(src2->width, src1->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvSplit(src1, dst11, dst12, dst13, 0);
cvSplit(src2, dst21, dst22, dst23, 0);

cvInRange(dst12,dst21,dst23,dst23);
cvShowImage( "原图", src1);
cvShowImage("过滤图",src2);
cvShowImage( "结果图", dst23);

cvWaitKey();
return 0;
}

输出结果



(2)cvInRangeS函数

其结构

void cvInRangeS(//提取图像中在阈值中间的部分
const CvArr* src,//目标图像
CvScalar lower,//阈值下限
CvScalar upper,//阈值上限
CvArr* dst//结果图像
);

实例代码

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

int main()
{
IplImage *src1,*src2,*dst11,*dst12,*dst13,*dst21,*dst22,*dst23;
src1=cvLoadImage("5.jpg");
dst11 = cvCreateImage(cvSize(src1->width, src1->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
dst12 = cvCreateImage(cvSize(src1->width, src1->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
dst13 = cvCreateImage(cvSize(src1->width, src1->height), IPL_DEPTH_8U, 1);

CvScalar cs1;
cs1.val[0] = 0;
cs1.val[1] = 0;
cs1.val[2] = 0;
cs1.val[3] = 0;
CvScalar cs2;
cs2.val[0] = 80;
cs2.val[1] = 0;
cs2.val[2] = 0;
cs2.val[3] = 0;

cvSplit(src1, dst11, dst12, dst13, 0);

cvInRangeS(dst11,cs1,cs2,dst13);
cvShowImage( "原图", src1);
cvShowImage( "变单通过程图", dst11);
cvShowImage( "结果图", dst13);

cvWaitKey();
return 0;
}

输出结果



(3)cvInvert函数

其结构

double cvInvert(//矩阵取逆
const CvArr* src,//目标矩阵
CvArr* dst,//结果矩阵
int method = CV_LU//逆运算方法
);

当中method有

方法的參数值	含义
CV_LU	高斯消去法
CV_SVD	神秘值分解
CV_SVD_SYM	对称矩阵的SVD

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},
{0,0,3}
};

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;
}

cvInvert(&va,&va);

cout << "其逆矩阵为：";
cout<<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



(4)cvMahalonobis函数

其结构

CvSize cvMahalonobis(//计算马氏距离
const CvArr* vec1,//样本向量
const CvArr* vec2,//平均值
CvArr* mat//协方差的逆
);

ps：关于什么是马氏向量，我也研究了半天，找了一些资料算是弄明确了个大概。

关于马氏距离，定义的话自己百度百科即可。

关于理解和解释请參照博客：点击打开链接 通俗易懂

关于以下的代码实例的数据来源：点击打开链接

实例代码

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

int main()
{
double a1[4] = {3,4,5,6};
double a2[4] = {2,2,8,4};

double b[4] = {2.5, 3, 6.5, 5};

double c[4][4] =
{
{0.25,0.50,-0.75,0.50},
{0.50,1.00,-1.50,1.00},
{-0.75,-1.50,2.25,-1.50},
{0.50,1.00,-1.50,1.00}
};
CvMat va1 = cvMat(1,4, CV_64FC1,a1);
CvMat va2 = cvMat(1,4, CV_64FC1,a2);
CvMat vb = cvMat(1,4, CV_64FC1,b);
CvMat vc = cvMat(4,4, CV_64FC1,c);

cvInvert(&vc,&vc,CV_SVD); //协方差取逆，这个函数前面讲过

double r1 = cvMahalanobis(&va1,&vb,&vc);
double r2 = cvMahalanobis(&va2,&vb,&vc);
cout << "样本1的马氏距离："<<endl;
cout<<r1<<endl;
cout << "样本2的马氏距离："<<endl;
cout<<r2<<endl;

getchar();
return 0;
}

输出实例



to be continued