码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

图像处理之 opencv 学习---矩阵的操作

时间:2014-11-19 00:28:53      阅读:255      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:blog   http   io   ar   os   使用   sp   for   strong   

OpenCV的一些操作,如生成随机矩阵,高斯矩阵,矩阵相乘之类的

/*
功能:说明矩阵一些操作方法
*/
#include "cv.h"//该头文件包含了#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
void PrintMat(CvMat *A); // 显示矩阵
void GenRandn(CvMat *arr, int seed); // 生成正态分布的随机矩阵
void GenRand(CvMat *arr, int seed); // 生成[0,1]均匀分布的随机矩阵
static int cmp_func( const void* _a, const void* _b, void* userdata ); // 比较函数
void Test_Multiply(); // 测试矩阵乘法
void Test_cvGetRawData(); // 将缓存数据填入CvMat数组中
void Test_DCT();   // 计算DCT变换
void Test_Rand(); // 生成随机
void Test_SeqSort(); // 二维序列排序




#pragma comment( lib, "cxcore.lib" )
#pragma comment( lib, "cvaux.lib" )
#pragma comment( lib, "highgui.lib" )
#pragma comment( lib, "cv.lib" )


int main()
{
    Test_Multiply();        // pass
    Test_cvGetRawData();    // pass
    Test_DCT();             //pass
    Test_Rand();     // pass
    Test_SeqSort(); // pass
    return 0;
}
// Testing: Sort 2d points in top-to-bottom left-to-right order.
//给二维序列排序
void Test_SeqSort()
{
    //创建内存块,为0表示当前默认大小为64k
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    //创建一动态序列
    CvSeq* seq = cvCreateSeq( CV_32SC2, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), storage );
    int i;


    printf("\n=== Test sequence sorting ===");
    for( i = 0; i < 10; i++ )
    {
        CvPoint pt;
        pt.x = rand() % 1000; // 1000 以内的随机
        pt.y = rand() % 1000;
        //添加元素到序列尾部
        cvSeqPush( seq, &pt );
    }


    printf("\nOriginal point set:\n");
    for( i = 0; i < seq->total; i++ )
    {
        // cvGetSeqElem---返回索引所指定的元素指针
        CvPoint* pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem( seq, i );
        printf( "(%d,%d)\n", pt->x, pt->y );
    }
    //使用特定的比较函数对序列中的元素进行排序
    cvSeqSort( seq, cmp_func, 0 /* userdata is not used here */ );


    /* print out the sorted sequence */
    printf("\nAfter sorting:\n");
    for( i = 0; i < seq->total; i++ )
    {
        CvPoint* pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem( seq, i );
        printf( "(%d,%d)\n", pt->x, pt->y );
    }


    cvClearSeq( seq );   // Sequence clearing should be done before storage clearing
    cvReleaseMemStorage( &storage );
}
//排序函数
static int cmp_func( const void* _a, const void* _b, void* userdata )
{
    CvPoint* a = (CvPoint*)_a;
    CvPoint* b = (CvPoint*)_b;
    int y_diff = a->y - b->y; //有多少行
    int x_diff = a->x - b->x; //有多少列
    return y_diff ? y_diff : x_diff;
}
// 生成随机矩阵
void Test_Rand()
{
    CvMat* a = cvCreateMat( 10, 6, CV_32F ); //生成10x6矩阵
    int i;
    printf("\n=== Test generating random matrix ===");
    for(i=0;i<5;i++)
    {
        GenRandn(a, i); //调用
        PrintMat(a);
    }
    cvReleaseMat(&a);
}
// 显示矩阵
void PrintMat(CvMat* A)
{
    int i,j;
    //printf("\nMatrix = :");
    for(i=0;i<A->rows;i++) //行
    {
        printf("\n");


        switch( CV_MAT_DEPTH(A->type) )
        {
        case CV_32F:
        case CV_64F:
            for(j=0;j<A->cols;j++) //列
                //获取2维数组的元素
                printf("%9.3f ", (float) cvGetReal2D( A, i, j ));
            break;
        case CV_8U:
        case CV_16U:
            for(j=0;j<A->cols;j++)
                printf("%6d",(int)cvGetReal2D( A, i, j ));
            break;
        default:
            break;
        }
    }
    printf("\n");
}
//生成[0,1]区间均匀分布的随机矩阵
void GenRand(CvMat* arr, int seed)
{
    // let‘s noisy_screen be the floating-point 2d array that is to be "crapped" 
    CvRandState rng;


    // initialize random generator
    rng.state = cvRNG(0xffffffff);
    cvRandInit( &rng,
        0, 1,      // use dummy parameters now and adjust them further 
        seed, // use input seed here 
        CV_RAND_UNI // specify uniform type 
        );
    //用随机数填充矩阵
    cvRandArr( &rng.state, arr, CV_RAND_UNI, cvRealScalar(0), cvRealScalar(1) );
    // RNG state does not need to be deallocated 
}
//生成标准正态分布的随机矩阵
void GenRandn(CvMat* arr, int seed)
{
    // let‘s noisy_screen be the floating-point 2d array that is to be "crapped" 
    CvRandState rng;


    // modify RNG to make it produce normally distributed values
    rng.state = cvRNG(0xffffffff);
    cvRandInit( &rng,
        0, 1,      // use dummy parameters now and adjust them further 
        seed, // use input seed here 
        CV_RAND_NORMAL // specify uniform type 
        );
    // fill random numbers to arr, with mean zero and variance one 
    //注意标志CV_RAND_NORMAL是表示正态分布或高斯分布
    cvRandArr( &rng.state, arr, CV_RAND_NORMAL,
        cvRealScalar(0), // average intensity
        cvRealScalar(1)   // deviation of the intensity
        );
    // RNG state does not need to be deallocated 
}
// Test matrix multiply
void Test_Multiply() //main()函数第一个被调用
{
    double a[] = { 1, 2, 3, 4,
        5, 6, 7, 8,
        9, 10, 11, 12 };


    double b[] = { 1, 5, 9,
        2, 6, 10,
        3, 7, 11,
        4, 8, 12 };


    double c[9];
    CvMat Ma, Mb, Mc;


    printf("\n=== Test multiply ===");
    cvInitMatHeader( &Ma, 3, 4, CV_64FC1, a, CV_AUTOSTEP );
    cvInitMatHeader( &Mb, 4, 3, CV_64FC1, b, CV_AUTOSTEP );
    cvInitMatHeader( &Mc, 3, 3, CV_64FC1, c, CV_AUTOSTEP );
    cvMatMulAdd( &Ma, &Mb, 0, &Mc );


    PrintMat(&Ma);//调用
    PrintMat(&Mb);
    PrintMat(&Mc);
    return;
}
// Get raw data from data buffer and pass them to a matrix
void Test_cvGetRawData()
{
    float* data;
    int step;
    float a[] = { 1, 2, 3, 4,
        -5, 6, 7, 8,
        9, -10, -11, 12 };
    CvMat array;
    CvSize size;
    int x, y;


    printf("\n=== Test get raw data ===");
    //cvInitMatHeader 初始化矩阵
    //CvMat* cvInitMatHeader( CvMat* mat, int rows, int cols, int type,void* data=NULL, int step=CV_AUTOSTEP );
    cvInitMatHeader( &array, 3, 4, CV_32FC1, a, CV_AUTOSTEP );


    cvGetRawData( &array, (uchar**)&data, &step, &size );


    step /= sizeof(data[0]);


    printf("\nCvMat = ");
    PrintMat(&array); //调用
    printf("\nData = ");
    for( y = 0; y < size.height; y++, data += step )
    {
        printf("\n");
        for( x = 0; x < size.width; x++ )
        {
            //fabs---Calculates the absolute value of the floating-point argument
            //求绝对值
            data[x] = (float)fabs(data[x]);
            printf("%8.2f",data[x]);
        }
    }
    printf("\n");
    return;
}
// test 1-d and 2-d dct transform
void Test_DCT()
{
    float data[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 };


    CvMat a;
    a = cvMat(2,4,CV_32FC1,data);//2×4数组
    printf("\n=== Test DCT ===");
    printf("\nOriginal matrix = ");
    PrintMat(&a); //调用


    //cvDCT 执行一维或者二维浮点数组的离散馀弦变换或者离散反馀弦变换
    cvDCT(&a, &a, CV_DXT_FORWARD);
    printf("\n2-D DCT = "); PrintMat(&a);//1D 或者 2D 馀弦变换


    cvDCT(&a, &a, CV_DXT_INVERSE);
    printf("\n2-D IDCT = "); PrintMat(&a);//1D or 2D 反馀弦变换
}

http://www.verydemo.com/demo_c291_i6212.html

http://blog.csdn.net/cc1949/article/details/22476251 矩阵相乘multi

http://www.cnblogs.com/DreamUp/archive/2010/07/27/1786225.html  矩阵相乘的一些运算acm题 pku

图像处理之 opencv 学习---矩阵的操作

标签:blog   http   io   ar   os   使用   sp   for   strong   

原文地址:http://www.cnblogs.com/pengkunfan/p/4106960.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!