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使用 Eigen 或 OpenCV 的 cv::Mat 进行矩阵运算通常比使用 std::vectorint 或 std::vectordouble 更快。这主要有以下几个原因#xff1a; 优化的底层实现…介绍:用Eigen或opencv::Mat进行矩阵的运算比用cpp的vector或vector进行矩阵运算要快吗?
使用 Eigen 或 OpenCV 的 cv::Mat 进行矩阵运算通常比使用 std::vectorint 或 std::vectordouble 更快。这主要有以下几个原因 优化的底层实现Eigen 和 OpenCV 都是为高效的矩阵运算而设计的库内部实现了许多优化例如使用 SIMD单指令多数据指令、并行计算等。这些优化可以显著提高计算速度。 内存布局Eigen 和 OpenCV 在内存布局上进行了优化通常使用连续的内存块来存储矩阵数据这样可以提高缓存命中率从而加快访问速度。 专用的算法这些库提供了许多专用的算法和函数能够高效地执行常见的矩阵运算如乘法、求逆、特征值分解等而使用 std::vector 进行这些操作时通常需要手动实现算法效率较低。 类型安全和表达能力Eigen 提供了强类型的矩阵和向量类能够在编译时进行更多的检查减少运行时错误同时也使得代码更易于阅读和维护。
因此如果你的应用涉及大量的矩阵运算建议使用 Eigen 或 OpenCV 这样的专用库而不是直接使用 std::vector。
构造
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索引
访问Mat的通道数
#include opencv2/opencv.hpp
#include iostreamint main() {// 创建一个3通道的彩色图像例如BGR格式cv::Mat colorImage cv::Mat::zeros(100, 100, CV_8UC3);// 创建一个单通道的灰度图像cv::Mat grayImage cv::Mat::zeros(100, 100, CV_8UC1);// 获取通道数int colorChannels colorImage.channels();int grayChannels grayImage.channels();// 输出通道数std::cout 彩色图像的通道数: colorChannels std::endl; // 应该输出3std::cout 灰度图像的通道数: grayChannels std::endl; // 应该输出1return 0;
}定义4维Mat
#include opencv2/opencv.hpp
#include iostreamint main() {// 定义4维矩阵大小为2x3x4x5数据类型为CV_32F32位浮点数cv::Mat mat4D(2, new int[4]{3, 4, 5}, CV_32F);// 填充矩阵for (int i 0; i 2; i) {for (int j 0; j 3; j) {for (int k 0; k 4; k) {for (int l 0; l 5; l) {mat4D.atfloat(i, j, k, l) static_castfloat(i * 1000 j * 100 k * 10 l);}}}}// 输出矩阵的形状和内容std::cout 4维矩阵的大小: mat4D.size std::endl;std::cout 4维矩阵的内容: std::endl;for (int i 0; i 2; i) {for (int j 0; j 3; j) {for (int k 0; k 4; k) {for (int l 0; l 5; l) {std::cout mat4D.atfloat(i, j, k, l) ;}std::cout std::endl;}std::cout std::endl;}}// 释放动态分配的内存delete[] mat4D.size;return 0;
}取某一行
#include opencv2/opencv.hpp
#include iostreamint main() {// 创建一个 3x3 的矩阵cv::Mat mat (cv::Mat_float(3, 3) 1, 2, 3,4, 5, 6,7, 8, 9);// 获取第 3 行索引为 2的所有元素cv::Mat thirdRow mat.row(2); // 行索引从 0 开始// 输出结果std::cout 第三行的元素是 std::endl;std::cout thirdRow std::endl;return 0;
}提取块
#include opencv2/opencv.hpp
#include iostreamint main() {// 创建一个 5x5 的矩阵cv::Mat mat (cv::Mat_float(5, 5) 1, 2, 3, 4, 5,6, 7, 8, 9, 10,11, 12, 13, 14, 15,16, 17, 18, 19, 20,21, 22, 23, 24, 25);// 定义要提取的块的起始位置和大小int startRow 1; // 起始行索引int startCol 1; // 起始列索引int blockRows 3; // 块的行数int blockCols 3; // 块的列数// 提取块cv::Mat block mat(cv::Range(startRow, startRow blockRows), cv::Range(startCol, startCol blockCols));// 输出结果std::cout 提取的块是 std::endl;std::cout block std::endl;return 0;
}访问某行某列的元素
在C中使用OpenCV库的cv::Mat类来表示图像或矩阵。要访问cv::Mat中的特定行和列的元素可以使用at(row, col)方法其中type是元素的数据类型。
#include iostream
#include opencv2/opencv.hppint main() {// 创建一个3x3的矩阵类型为CV_8UC1单通道8位无符号整数cv::Mat mat (cv::Mat_uchar(3, 3) 1, 2, 3,4, 5, 6,7, 8, 9);// 输出整个矩阵std::cout 矩阵内容:\n mat std::endl;// 访问特定行和列的元素int row 1; // 第二行索引从0开始int col 2; // 第三列索引从0开始// 使用at方法访问元素uchar value mat.atuchar(row, col);std::cout 元素在 ( row , col ) 的值: (int)value std::endl;// 修改特定行和列的元素mat.atuchar(row, col) 10;std::cout 修改后的矩阵内容:\n mat std::endl;return 0;
}示例输出 矩阵内容: [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9] 元素在 (1, 2) 的值: 6 修改后的矩阵内容: [1, 2, 3; 4, 5, 10; 7, 8, 9] 运算
矩阵乘法和Hamornoid积
#include iostream
#include opencv2/opencv.hppint main() {// 创建两个相同维度的矩阵cv::Mat mat1 (cv::Mat_float(2, 2) 1, 2,3, 4);cv::Mat mat2 (cv::Mat_float(2, 2) 5, 6,7, 8);// 输出原始矩阵std::cout 矩阵1:\n mat1 std::endl;std::cout 矩阵2:\n mat2 std::endl;// 方法1使用 cv::multiplycv::Mat result1;cv::multiply(mat1, mat2, result1);std::cout 矩阵乘法 (使用 cv::multiply):\n result1 std::endl;// 方法2使用 cv::mulcv::Mat result2 mat1.mul(mat2); // 也可以使用 result2 mat1 * mat2;std::cout 矩阵乘法 (使用运算符 *):\n result2 std::endl;// 方法3使用运算符 *cv::Mat result3 mat1*mat2; // 也可以使用 result2 mat1 * mat2;std::cout 逐元素相乘结果 (使用运算符 *):\n result3 std::endl;return 0;
}类型一致
opencv::Mat之间的加减乘除必须保证类型相同比如cv::divide()运算
cv::divide(new_cen, cen_index[cen_id].size(), new_cen);opencv::Mat的类型有如下几种: * 可在初始化时指定 Mat new_cenMat::zeros(1,128,CV_32FC1);opencv::Mat是继承Eigen的实现吗
cv::Mat并不是继承自Eigen库的实现。OpenCV和Eigen是两个独立的库它们各自有自己的数据结构和实现方式。
OpenCV的cv::Mat
cv::Mat是OpenCV中用于表示图像和矩阵的主要数据结构。它提供了多种功能包括图像处理、矩阵运算、图像读取和写入等。cv::Mat支持多维数组能够处理不同的数据类型如8位无符号整数、浮点数等并且可以表示单通道和多通道图像如RGB图像。OpenCV的设计目标是高效处理图像和视频数据特别是在计算机视觉和图像处理领域。
Eigen库
Eigen是一个用于线性代数的C模板库提供了矩阵和向量的高效操作。它专注于数学运算特别是线性代数、几何变换和数值计算。Eigen的设计目标是提供高性能的数学运算同时保持易用性和灵活性。
结论
虽然OpenCV和Eigen都涉及矩阵和线性代数的概念但它们是独立的库cv::Mat并不继承自Eigen的实现。实际上OpenCV和Eigen可以一起使用开发者可以在OpenCV中处理图像数据然后使用Eigen进行更复杂的数学运算或者反之亦然。两者之间的结合可以利用各自的优势。
