• 对OpenCV中3种乘法操作的理解掌握


    参考了《Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解 》“http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580”的相关内容。

    乘法是线性代数的基本操作,在OpenCV中有三种方法实现了乘法。

    一、向量乘法
    这两幅图像说明的就是向量乘法。在OpenCV中采用" . "来实现,要求是第一个矩阵的列值等于第二个矩阵的行值。且每个矩阵都是float结构。

        Mat A = Mat(3,3,CV_32FC1,Scalar(0));
        Vec3f v (1,2,3);
        Mat B = Mat(v);
         
        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;  
        A.at<float>(1,0)=4;  
        A.at<float>(1,1)=5;  
        A.at<float>(1,2)=6;
        Mat AB = A*B;
    二、数量乘法
    对于输入的矩阵
    数量乘法的结果为
    那么可以看出来,这里要求a和b的向量结构是一样的,在OpenCV中,如果a和b是多维向量的话,那么首先是将其拉长为一维向量,然后做乘法。
     
        Mat A=Mat::ones(2,3,CV_8UC1);  
        Mat B=Mat::ones(2,3,CV_8UC1);  
        A.at<uchar>(0,0)=1;  
        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)=1;  
        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;  
        double AB=A.dot(B);  
    三、乘法
    最后介绍.mul这种乘法。这种乘法就是直接理解意义上的乘法。对于
    乘法的结果为
    参考代码
     
        Mat A = Mat(3,3,CV_32FC1,Scalar(0));
        Mat B = Mat(v);
        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;  
        A.at<float>(1,0)=4;  
        A.at<float>(1,1)=5;  
        A.at<float>(1,2)=6;
        Mat AB = A*B;
        //
        Mat C = Mat(3,3,CV_32FC1,Scalar(0));
        C = A.clone();
        Mat AC = A.mul(C);
     
     
     
    四、小结
    1、以上三种函数,都是以Mat作为输入参数和输出结果的;
    2、. 这种乘法要求两个矩阵都是float结果,后两者只要求两个矩阵的结果是一样的;
    3、可以看到,.这种乘法要求第一个矩阵的行值等于第二个矩阵的列值,而后两种乘法则要求参加运算的两个矩阵结构完全一样。
     





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