opencv3学习笔记（三）——core组件之模块operations on array
1.引言
operations on array：数组操作。从官网上及源码上我们可以看到该模块声明了5个类、94个函数、重载了6个函数、定义了9个枚举类型。
详细链接：官网详解
2.类声明
3 函数声明
3.1 void cv::absdiff （）
3.1.1 函数用途
absdiff：absolute difference
该函数用于计算两个矩阵或一个矩阵与一个数的差的绝对值
3.1.2 函数原型
void cv::absdiff ( InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst )
3.1.3 函数参数
src1 ：
输入第一个数组或数。
src2 ：
输入第二个数组或数。
dst ：
输出的数组，和输入数组具有相同大小类型。
3.1.4 函数说明
两个相同数组：dst(I)=saturate ( |src1(I)−src2(I)| )
数组与数：dst(I)=saturate ( |src1(I)−src2| )
saturate：饱和。运算结果可能会超出像素灰度值（0~255），所以当运算完后，结果为负就转为0，结果超出255，则为255.但值得注意的是，Saturation is not applied when the arrays have the depth CV_32S. You may even get a negative value in the case of overflow
3.2 void cv::add （）
3.1.1 函数用途
矩阵加法，A+B的更高级形式，支持矩阵掩码
3.2.1 函数原型
void cv::add (
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
InputArray mask = noArray(),
int dtype = -1
)
3.2.2 函数参数
src1 输入第一个数组或数。
src2 输入第二个数组或数。
dst 输出的数组,类型由dtype决定
mask 矩阵掩码
dtype 决定输出数组的类型
3.2.3 函数说明
运算公式：dst(I)=saturate(src1(I)+src2(I)) if mask(I)≠0
只有mask矩阵相应位置的元素不为0时，才对src1和src2矩阵相应位置的元素求和，这就是矩阵掩码的作用。
当src1.depth（）==src2.depth（）时，dtype可以取默认值-1，此时输出矩阵的深度和src1，src2一样。
同样当矩阵深度为CV_32S时，无法应用saturate函数，易出现异常值。
3.3 void cv::addWeighted （）
3.3.1 函数用途
矩阵加权加法
3.3.2 函数原型
void cv::addWeighted
(
InputArray src1,
double alpha,
InputArray src2,
double beta,
double gamma,
OutputArray dst,
int dtype = -1
)
3.3.2 函数参数
src1 输入第一个矩阵
alpha 第一个矩阵元素的权重
src2 输入第二个矩阵（和第一个矩阵具有相同大小和通道数）
beta 第二个矩阵元素的权重
gamma 权重和加上一个标量
dst 输出矩阵（和输入矩阵具有相同大小和通道数）
dtype 设置输出矩阵的深度
3.3.3 函数说明
同样当矩阵深度为CV_32S时，无法应用saturate函数，易出现异常值。
3.4 void cv::batchDistance（）
3.4.1 函数用途
朴素最邻近查找
3.4.2 函数声明
void cv::batchDistance
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dist,
int dtype,
OutputArray nidx,
int normType = NORM_L2,
int K = 0,
InputArray mask = noArray(),
int update = 0,
bool crosscheck = false
)
3.5 void cv::bitwise_and（）
3.5.1 函数用途
矩阵位运算-和运算
3.5.2 函数声明
void cv::bitwise_and
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
InputArray mask = noArray()
)3.5.2 函数参数
src1 输入第一个数组或数。
src2 输入第二个数组或数。
dst 输出的数组
mask 矩阵掩码
3.6 void cv::bitwise_not（）
3.6.1 函数用途
矩阵位运算-取反运算
3.6.2 函数声明
void cv::bitwise_not
(
InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray mask = noArray()
)3.7 void cv::bitwise_or（）
3.7.1 函数用途
矩阵位运算-或运算
3.7.2 函数声明
void cv::bitwise_or
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
InputArray mask = noArray()
)3.8 void cv::bitwise_xor（）
3.8.1 函数用途
矩阵位运算-异或运算
3.8.2 函数声明
void cv::bitwise_xor
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
InputArray mask = noArray()
)3.9 int cv::borderInterpolate（）
3.9.1 函数用途
计算扩充边界像素对应于原图中的坐标
3.9.2 函数声明
int cv::borderInterpolate
(
int p,
int len,
int borderType
)3.9.3 函数参数
p 扩充边缘的像素的坐标(横坐标或者纵坐标)
len 原图中的坐标
borderType 扩充边缘的类型，就是外插的类型
3.9.4 函数说明
该函数通常不单独使用，通常用于滤波算法和copyMakeBorder函数
详见链接
扩充边缘的的类型，就是外插的类型，opencv给出了几种方式
/*
Various border types, image boundaries are denoted with '|'
* BORDER_REPLICATE: aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
* BORDER_REFLECT: fedcba|abcdefgh|hgfedcb
* BORDER_REFLECT_101: gfedcb|abcdefgh|gfedcba
* BORDER_WRAP: cdefgh|abcdefgh|abcdefg
* BORDER_CONSTANT: iiiiii|abcdefgh|iiiiiii with some specified 'i'
*/BORDER_REPLICATE：复制法，也就是复制最边缘像素。
BORDER_REFLECT_101：对称法，也就是以最边缘像素为轴，对称。
BORDER_CONSTANT：常量法
3.10 void cv::calcCovarMatrix（）
3.10.1 函数用途
calculate the coveriance matrix
计算协方差阵
3.10.2 函数声明
void cv::calcCovarMatrix
(
const Mat * samples,
int nsamples,
Mat & covar,
Mat & mean,
int flags,
int ctype = CV_64F
)3.10.3 函数参数
samples 输入的向量集，它们可以是若干个同样形式的向量组成，也可以是一个矩阵的若干行组成
nsamples 输入的向量的数目
covar 输出的协方差矩阵
mean 输出的均值矩阵
flags 操作标志
ctype 矩阵类型默认为CV_64F
详见链接
3.11 void cv::calcCovarMatrix（）
3.11.1 函数用途
计算协方差阵
3.11.2 函数声明
void cv::calcCovarMatrix
(
InputArray samples,
OutputArray covar,
InputOutputArray mean,
int flags,
int ctype = CV_64F
)3.12 void cv::cartToPolar（）
3.12.1 函数用途
计算二维向量的大小和角度
3.12.2 函数原型
void cv::cartToPolar
(
InputArray x,
InputArray y,
OutputArray magnitude,
OutputArray angle,
bool angleInDegrees = false
)3.12.3 函数参数
X 阵列的X坐标；这必须是一个单精度和双精度浮点数组。
Y 阵列的y坐标，必须有相同的尺寸和相同的X。
magnitude 对同一类型和尺寸的大小输出数组x。
angle 阵列输出的角度，有如X相同的尺寸和类型；角度测量弧度（从0到2 * pi ） 或度（0到360度）。
angleindegrees 一个标志，指示测量度还是弧度（这是默认的）
3.12.4 函数说明
计算方式：
3.13 bool cv::checkRange（）
3.13.1 函数用途
检查矩阵的每个元素的取值是否在最小值与最大值之间，返回验证结果bool
3.13.2 函数原型
bool cv::checkRange
(
InputArray a,
bool quiet = true,
Point * pos = 0,
double minVal = -DBL_MAX,
double maxVal = DBL_MAX
)
3.13.3 函数参数
a 输入一个数组
quiet 标志，当数组元素越界时，指示函数是悄然返回一个错误还是抛出一个异常
pos 可选参数，
minVal 最小值
maxVal 最大值
3.14 void cv::compare（）
3.14.1 函数用途
返回逐个元素比较结果的矩阵
3.14.2 函数原型
void cv::compare
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
int cmpop
)3.14.3 函数参数
src1 输入地一个数组
src2 输入第二个数组
dst 输出一个和输入数组相同类型大小的CV_8U 数组
cmpop 一个标志，指定阵列之间的对应关系
3.14.4 函数说明
dst(I)=src1(I) cmpop src2(I)
如果比较结果为真，输出数组对应位置为255.
3.15 void cv::completeSymm
3.15.1 函数用途
将矩阵下三角拷贝到上三角或将上三角拷贝到下三角
3.15.2 函数原型
void cv::completeSymm
(
InputOutputArray mtx,
bool lowerToUpper = false
)
3.15.3 函数参数
mtx 输入、输出浮点矩阵。
lowerToUpper 操作标志；如果是真的，下半部分是复制到上半。否则，上半部分是复制到下半
3.16 void cv::convertScaleAbs（）
3.16.1 函数用途
先缩放元素再取绝对值，最后转换格式为8bit型
3.16.2 函数原型
void cv::convertScaleAbs
(
InputArray src,
OutputArray dst,
double alpha = 1,
double beta = 0
)
3.16.3 函数参数
src 输入数组
dst 输出数组
alpha 可选的缩放因子
beta 可选的加上一个标量值
3.16.4 函数说明
计算方式：
dst(I)=saturate_cast( |src(I)∗alpha+beta| )
3.17 void cv::copyMakeBorder（）
3.17.1 函数用途
在图像周围形成一个边界
3.17.2 函数声明
void cv::copyMakeBorder
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int top,
int bottom,
int left,
int right,
int borderType,
const Scalar & value = Scalar()
)
3.17.3 函数参数
src 源图像
dst 目标图像，与源图像具有相同类型，大小为Size(src.cols+left+right, src.rows+top+bottom) .
top
bottom
left
right 上下左右各边扩展的距离
bordertype 边界类型
value
3.18 int cv::countNonZero（）
3.18.1 函数用途
统计非零值个数
3.18.2 函数原型
int cv::countNonZero
(
InputArray src
)3.18.2 函数说明
返回src矩阵中非零元素的数量
3.19 void cv::dct（）
3.19.1 函数用途
正、逆离散余弦变换
3.19.2 函数原型
void cv::dct
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int flags = 0
)
3.19.3 函数参数
src 源数组
dst 目标数组
flags 转换标志
3.19.4 函数说明
计算公式：
一维数组N个元素的正余弦变换
一位数组n个元素的余弦逆变换
如果（flags和dct_inverse）= = 0，函数做了一维或二维正变换。否则，这是一个一维或二维逆变换。
如果（flags和dct_rows）！= 0，函数执行一个一维的每行变换。
如果数组是一列或一行，该函数执行一维变换。
如果以上都不是真的，这个函数执行一个二维变换。
3.20 double cv::determinant（）
3.20.1 函数用途
计算并返回行列式
3.20.2 函数原型
double cv::determinant
(
InputArray mtx
)3.20.3 函数说明
返回一个浮点方形行列式
3.21 void cv::dft（）
3.21.1 函数用途
一维或二维浮点数组的正、逆离散傅立叶变换
3.21.2 函数原型
void cv::dft
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int flags = 0,
int nonzeroRows = 0
)
3.21.3 函数参数
src 原数组，可以是实数也可以是复数
dst 输出数组，类型和大小决定于参数flags
flags 转换标志
nonzeroRows
3.21.4 函数说明
n元素的一维数组的傅里叶正变换
n元素的一维数组的傅里叶逆变换
MxN矩阵的傅里叶正变换
MxN矩阵的傅里叶逆变换
3.22 void cv::divide（）
3.22.1 函数用途
矩阵逐元素除法，支持矩阵掩码
3.22.2 函数原型
void cv::divide
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
double scale = 1,
int dtype = -1
)3.22.3 函数参数
src1 源数组1
src2 源数组2（与1有相同大小和类型）
dst 输出数组
scale 标量因子
dtype 输出深度可选；=-1，dst为2的深度；当1，2深度相同时，只能令其为-1
3.22.4 函数说明
dst(I) = saturate(src1(I)*scale/src2(I))
注意：
Saturation is not applied when the output array has the depth CV_32S
3.23 void cv::divide（）
3.23.1 函数用途
矩阵逐元素除法重载
3.23.2 函数声明
void cv::divide
(
double scale,
InputArray src2,
OutputArray dst,
int dtype = -1
)3.24 bool cv::eigen（）
3.24.1 函数用途
计算对称矩阵的特征值eigenvalues和特征向量eigenvectors
3.24.2 函数原型
bool cv::eigen
(
InputArray src,
OutputArray eigenvalues,
OutputArray eigenvectors = noArray()
)3.24.3 函数参数
src 源矩阵（ CV_32FC1 or CV_64FC1 type，square size ，是对称矩阵）
eigenvalues 特征值
eigenvectors 特征向量
3.25 void cv::exp（）
3.25.1 函数用途
求每个矩阵元素 src(I) 的自然数 e 的 src(I) 次幂
3.25.2 函数原型
void cv::exp
(
InputArray src,
OutputArray dst
)
3.25.3 函数说明
3.26 void cv::extractChannel（）
3.26.1 函数用途
从源数组中提取一个单通道数组
3.26.2 函数原型
void cv::extractChannel
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int coi
)3.27 void cv::findNonZero（）
3.27.1 函数用途
返回非零像素的位置列表
3.27.1 函数原型
void cv::findNonZero
(
InputArray src,
OutputArray idx
)
3.28 void cv::flip（）
3.28.1 函数用途
矩阵翻转
3.28.2 函数原型
void cv::flip
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int flipCode
)
3.28.3 函数参数
flipCode 翻转标志
3.28.4 函数说明
flipCode=0，绕x轴翻转
flipCode<0，绕y轴翻转
flipCode>0，绕xy轴翻转
3.29 void cv::gemm（）
3.29.1 函数用途
一个广义的矩阵乘法操作
3.29.2 函数原型
void cv::gemm
(
InputArray src1,
InputArray src2,
double alpha,
InputArray src3,
double beta,
OutputArray dst,
int flags = 0
)3.29.3 函数说明
3.30 int cv::getOptimalDFTSize（）
3.30.1 函数用途
返回一个优化过的DFT大小
3.30.2 函数原型
int cv::getOptimalDFTSize
(
int vecsize
)3.31 void cv::hconcat（）
3.31.1 函数用途
横向连接矩阵
3.31.2 函数原型
void cv::hconcat
(
const Mat * src,
size_t nsrc,
OutputArray dst
)3.31.3 函数参数
nsrc 源数组里矩阵的个数
3.31.4 函数说明
cv::Mat matArray[] = { cv::Mat(4, 1, CV_8UC1, cv::Scalar(1)),
cv::Mat(4, 1, CV_8UC1, cv::Scalar(2)),
cv::Mat(4, 1, CV_8UC1, cv::Scalar(3)),};
cv::Mat out;
cv::hconcat( matArray, 3, out );
//out:
//[1, 2, 3;
// 1, 2, 3;
// 1, 2, 3;
// 1, 2, 3]3.32 void cv::hconcat（）
3.32.1 函数用途
横向连接矩阵重载
3.32.2 函数声明
void cv::hconcat
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst
)3.33 void cv::hconcat（）
3.33.1 函数用途
横向连接矩阵重载
3.33.2 函数声明
void cv::hconcat
(
InputArrayOfArrays src,
OutputArray dst
)
3.34 void cv::idct（）
3.34.1 函数用途
计算一维或二维阵列的离散余弦逆变换#### 3.34.2 函数声明 ####
void cv::idct
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int flags = 0
)
3.35 void cv::idft（）
3.35.1 函数用途
计算一维或二维阵列的离散傅里叶逆变换
3.35.2 函数声明
void cv::idft
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int flags = 0,
int nonzeroRows = 0
)3.36 void cv::inRange（）
3.36.1 函数用途
检查元素的取值范围是否在另两个矩阵的元素取值之间，返回验证矩阵
3.36.2 函数声明
void cv::inRange
(
InputArray src,
InputArray lowerb,
InputArray upperb,
OutputArray dst
)3.36.3 函数原型
src 输入数组。
lowerb 下边界数组或标量。
upperb 上边界数组或标量。
dst 输出数组的大小相同的Src和cv_8u型。
3.36.3 函数说明
是就置为255，否则为0.
3.37 void cv::insertChannel（）
3.37.1 函数用途
插入一个单通道
3.37.2 函数声明
void cv::insertChannel
(
InputArray src,
InputOutputArray dst,
int coi
) 3.38 double cv::invert（）
3.38.1 函数用途
矩阵的逆或者伪逆
3.38.2 函数原型
double cv::invert
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int flags = DECOMP_LU
)
3.38.3 函数参数
src input floating-point M x N matrix.
dst output matrix of N x M size and the same type as src.
flags inversion method (cv::DecompTypes)
3.39 void cv::log（）
3.39.1 函数用途
求每个矩阵元素的自然对数
3.39.2 函数声明
void cv::log
(
InputArray src,
OutputArray dst
)
3.40 void cv::LUT（）
3.40.1 函数用途
查表变换look up table
3.40.2 函数原型
void cv::LUT
(
InputArray src,
InputArray lut,
OutputArray dst
)
3.40.3 函数参数
lut 表，查找表
3.40.4 函数说明
其实查询表的实质就是：把图像中的数据从之前的比较高的灰度级降下来，例如灰度级是256的char类型的灰度级，我们通过一个参数（例如上述程序中就是100），将原来的256个灰度级降到了3个灰度级，原来图像中灰度值在0-100的数据现在灰度值变成了0，原来灰度值为101-200的图像数据现在灰度值变为了1，而201-256的灰度值就变为了2。所以通过参数100，图像的灰度级就到了2，只有0，1，2三个灰度值，那么原来的图像矩阵中的每一位数据我们是char型的，需要8位来表示一个数据，而灰度级降下来之后，我们只需要2位就足以表示所有灰度值
根据源图像(img)中的像素值例如灰度值是78，然后去查询表中去找它对应的是哪个灰度值（对于上面的程序78在查询表中对应的灰度值是0），然后把查询表中78对应的灰度值0赋值给新的图像矩阵（out）中。
3.41 void cv::magnitude（）
3.41.1 函数用途
计算二维向量的长度
3.41.2 函数原型
void cv::magnitude
(
InputArray x,
InputArray y,
OutputArray magnitude
)3.41.3 函数说明
3.42 double cv::Mahalanobis（）
3.42.1 函数用途
Mahalanobis距离计算
3.42.2 函数原型
double cv::Mahalanobis
(
InputArray v1,
InputArray v2,
InputArray icovar
)3.42.3 函数参数
icovar 逆协方差矩阵
#### 3.42.4 函数说明####
3.43 void cv::max（）
3.43.1 函数用途
求每个元素最大值返回这个矩阵
3.43.2 函数原型
void cv::max
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst
)3.43.3 函数说明
dst(I)=max(src1(I),src2(I))
3.44 void cv::max
3.44.1 函数用途
求每个元素的最大值返回这个矩阵
3.44.2 函数声明
void cv::max
(
const Mat &
src1,
const Mat &
src2,
Mat &
dst
)3.45 void cv::max
3.45.1 函数用途
求每个元素的最大值返回这个矩阵重载
3.45.2 函数声明
void cv::max
(
const UMat & src1,
const UMat & src2,
UMat & dst
)
3.46 Scalar cv::mean
3.46.1 函数用途
求均值（mean）
3.46.2 函数原型
Scalar cv::mean
(
InputArray src,
InputArray mask = noArray()
)
3.47 void cv::meanStdDev
3.47.1 函数用途
均值和标准差
3.47.2 函数原型
void cv::meanStdDev
(
InputArray src,
OutputArray mean,
OutputArray stddev,
InputArray mask = noArray()
)3.47.3 函数说明
3.48 void cv::merge
3.48.1 函数用途
多个单通道矩阵合成一个多通道矩阵
3.48.2 函数声明
void cv::merge
(
const Mat * mv,
size_t count,
OutputArray dst
)3.49 void cv::merge
3.49.1 函数用途
多个单通道矩阵合成一个多通道矩阵 重载
3.49.2 函数声明
void cv::merge
(
InputArrayOfArrays mv,
OutputArray dst
)3.50 void cv::min
3.50.1 函数用途
求每个元素的最小值返回这个矩阵
3.50.2 函数原型
void cv::min
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst
)3.50.3 函数原型
3.51 void cv::min
3.51.1 函数用途
求每个元素的最小值返回这个矩阵
3.51.2 函数声明
void cv::min
(
const Mat & src1,
const Mat & src2,
Mat & dst
)
3.52 void cv::min
3.52.1 函数用途
求每个元素的最小值返回这个矩阵
3.52.2 函数声明
void cv::min
(
const UMat & src1,
const UMat & src2,
UMat & dst
)
3.53 void cv::minMaxIdx
3.53.1 函数用途
在一个数组中找到全局最小值和最大值
3.53.2 函数声明
void cv::minMaxIdx
(
InputArray src,
double * minVal,
double * maxVal = 0,
int * minIdx = 0,
int * maxIdx = 0,
InputArray mask = noArray()
)3.53.3 函数参数
src 输入单通道数组
minVal 指向最小值，NULL is used if not required.
maxVal 指向最大值，
minIdx 指向最小值的位置
maxIdx 指向最大值的位置
mask 矩阵掩码
3.54 void cv::minMaxLoc
3.54.1 函数用途
在一个数组中找到全局最小值和最大值
3.54.2 函数声明
void cv::minMaxLoc
(
InputArray src,
double * minVal,
double * maxVal = 0,
Point * minLoc = 0,
Point * maxLoc = 0,
InputArray mask = noArray()
)3.55 void cv::minMaxLoc
3.55.1 函数用途
在一个数组中找到全局最小值和最大值 重载
3.55.2 函数声明
void cv::minMaxLoc
(
const SparseMat & a,
double * minVal,
double * maxVal,
int * minIdx = 0,
int * maxIdx = 0
)3.56 void cv::mixChannels
3.56.1 函数用途
从输入数组复制指定的通道到输出阵列。
3.56.2 函数原型
void cv::mixChannels
(
const Mat * src,
size_t nsrcs,
Mat * dst,
size_t ndsts,
const int * fromTo,
size_t npairs
)3.56.3 函数参数
src 输入矩阵的向量（可以理解成一队矩阵），所有矩阵必须有相同的大小和深度。
nsrcs 输入矩阵的个数。
dst 输出矩阵的向量。所有的矩阵必须事先分配空间（如用create），大小和深度须与输入矩阵等同
fromTo 序号对向量，用来决定哪个通道被拷贝。偶数下标的用来标识输入矩阵，奇数下标的用来标识输出矩阵。如果偶数下标为负数，那么相应的输出矩阵为零矩阵
npairs fromTo中的序号对数（两个算1对）。
3.56.4 函数说明
举例如下
Mat bgra( 100, 100, CV_8UC4, Scalar(255,0,0,255) );
Mat bgr( bgra.rows, bgra.cols, CV_8UC3 );
Mat alpha( bgra.rows, bgra.cols, CV_8UC1 );
// forming an array of matrices is a quite efficient operation,
// because the matrix data is not copied, only the headers
Mat out[] = { bgr, alpha };
// bgra[0] -> bgr[2], bgra[1] -> bgr[1],
// bgra[2] -> bgr[0], bgra[3] -> alpha[0]
int from_to[] = { 0,2, 1,1, 2,0, 3,3 };
mixChannels( &bgra, 1, out, 2, from_to, 4 );
mixChannels主要就是把输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道中，其中的对应关系就由fromTo参数制定.
3.57 void cv::mixChannels
3.57.1 函数用途
从输入数组复制指定的通道到输出阵列。 重载
3.57.2 函数声明
void cv::mixChannels
(
InputArrayOfArrays src,
InputOutputArrayOfArrays dst,
const int * fromTo,
size_t npairs
)3.58 void cv::mixChannels
3.58.1 函数用途
从输入数组复制指定的通道到输出阵列。 重载
3.58.2 函数声明
void cv::mixChannels
(
InputArrayOfArrays src,
InputOutputArrayOfArrays dst,
const std::vector< int > & fromTo
)
3.59 void cv::mulSpectrums
3.59.1 函数用途
两个傅立叶频谱间逐元素的乘法
3.59.2 函数原型
void cv::mulSpectrums
(
InputArray a,
InputArray b,
OutputArray c,
int flags,
bool conjB = false
)3.60 void cv::multiply
3.60.1 函数用途
矩阵逐元素乘法
3.60.2 函数原型
void cv::multiply
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
double scale = 1,
int dtype = -1
)3.60.3 函数说明
3.61 void cv::mulTransposed
3.61.1 函数用途
计算数组和数组的转置的乘积
3.62.2 函数原型
void cv::mulTransposed
(
InputArray src,
OutputArray dst,
bool aTa,
InputArray delta = noArray(),
double scale = 1,
int dtype = -1
)3.62.3 函数参数
src 输入矩阵
dst 目标矩阵
aTa 乘法顺序
delta 一个可选数组， 在乘法之前从 src 中减去该数组。
3.62.3 函数说明
3.62 double cv::norm
3.62.1 函数用途
计算绝对阵范数，绝对差分模，或相对差的范数。
3.62.2 函数原型
double cv::norm
(
InputArray src1,
int normType = NORM_L2,
InputArray mask = noArray()
)
3.63 double cv::norm
3.63.1 函数用途
计算绝对阵范数，绝对差分模，或相对差的范数。 重载
3.63.2 函数原型
double cv::norm
(
InputArray src1,
InputArray src2,
int normType = NORM_L2,
InputArray mask = noArray()
)3.64 double cv::norm
3.64.1 函数用途
计算绝对阵范数，绝对差分模，或相对差的范数。 重载
3.64.2 函数原型
double cv::norm
(
const SparseMat & src,
int normType
)3.65 void cv::normalize
3.65.1 函数用途
归一化
3.65.2 函数原型
void cv::normalize
(
InputArray src,
InputOutputArray dst,
double alpha = 1,
double beta = 0,
int norm_type = NORM_L2,
int dtype = -1,
InputArray mask = noArray()
)
3.65.3 函数参数
src 输入矩阵
dst 归一化后的矩阵
dtype 当小于零时，输出矩阵和输入矩阵有相同的数据类型；否则该值表示输出矩阵的数据类型
mask 矩阵掩码
3.65.4 函数说明
该函数可进行不同类型的归一化操作：
1、norm_type=NORM_MINMAX
dst的最小值为alpha，dst的最大值为beta。
2、norm_type=NORM_INF, NORM_L1, or NORM_L2
dst为src的无穷范数、1范数和2范数。
3.66 void cv::normalize
3.66.1 函数用途
归一化 重载
3.66.2 函数原型
void cv::normalize
(
const SparseMat & src,
SparseMat & dst,
double alpha,
int normType
)3.67 void cv::patchNaNs
3.67.1 函数用途
将一个非数值转化成给定的值
3.67.2 函数原型
void cv::patchNaNs
(
InputOutputArray a,
double val = 0
)3.68 void cv::PCABackProject
3.68.1 函数用途
wrap PCA::backProject
3.68.2 函数原型
void cv::PCABackProject
(
InputArray data,
InputArray mean,
InputArray eigenvectors,
OutputArray result
)3.69 void cv::PCACompute
3.69.1 函数用途
wrap PCA::operator()
3.69.2 函数原型
void cv::PCACompute
(
InputArray data,
InputOutputArray mean,
OutputArray eigenvectors,
int maxComponents = 0
)3.70 void cv::PCACompute
3.70.1 函数用途
wrap PCA::operator()
3.70.2 函数原型
void cv::PCACompute
(
InputArray data,
InputOutputArray mean,
OutputArray eigenvectors,
double retainedVariance
)3.71 void cv::PCAProject
3.71.1 函数用途
wrap PCA::project
3.71.2 函数原型
void cv::PCAProject
(
InputArray data,
InputArray mean,
InputArray eigenvectors,
OutputArray result
)3.72*** void cv::perspectiveTransform *
3.72.1 函数用途
透视变换
3.72.2 函数原型
void cv::perspectiveTransform
(
InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray m
)3.72.4 函数说明
透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane)，也称作投影映射(Projective Mapping)。
http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/26471527
3.73 void cv::phase
3.73.1 函数用途
计算二维向量的旋转角度。
3.73.1 函数声明
void cv::phase
(
InputArray x,
InputArray y,
OutputArray angle,
bool angleInDegrees = false
)
3.74 void cv::polarToCart
3.74.1 函数用途
从二维向量的幅值magnitude和角度angle计算它的xy坐标
3.74.2 函数声明
void cv::polarToCart
(
InputArray magnitude,
InputArray angle,
OutputArray x,
OutputArray y,
bool angleInDegrees = false
)
3.74.2 函数说明
3.75 void cv::pow
3.75.1 函数用途
Raises every array element to a power
3.75.2 函数原型
void cv::pow
(
InputArray src,
double power,
OutputArray dst
)
3.75.3 函数说明
3.76 double cv::PSNR
3.76.1 函数用途
computes PSNR image/video quality metric
3.76.2 函数原型
double cv::PSNR
(
InputArray src1,
InputArray src2
)
3.77 void cv::randn
3.77.1 函数用途
构造正态分布随机数的数组
3.77.2 函数声明
void cv::randn
(
InputOutputArray dst,
InputArray mean,
InputArray stddev
)
3.77.3 函数参数
dst 输出数组
mean 产生随机数的平均值
stddev 产生随机数的标准差
3.78 void cv::randShuffle
3.78.1 函数用途
将原数组（矩阵）打乱
3.78.2 函数原型
void cv::randShuffle
(
InputOutputArray dst,
double iterFactor = 1.,
RNG * rng = 0
)
3.78.3 函数参数
dst 输入输出数组（一维）
iterFactor 决定交换数值的行列的位置的一个系数
rng （可选）随机数产生器，0表示使用默认的随机数产生器，即seed=-1。rng决定了打乱的方法
3.78 void cv::randu
3.78.1 函数用途
返回均匀分布的随机数，填入数组或矩阵
3.78.2 函数原型
void cv::randu
(
InputOutputArray dst,
InputArray low,
InputArray high
)3.78.3 函数参数
dst 输出数组或矩阵
low 区间下界（闭区间）
high 区间上界（开区间）
3.79 void cv::reduce
3.79.1 函数用途
将矩阵压缩为一个向量
3.79.2 函数原型
void cv::reduce
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int dim,
int rtype,
int dtype = -1
)3.80 void cv::repeat
3.80.1 函数用途
矩阵拷贝的时候指定按x/y方向重复
3.80.2 函数声明
void cv::repeat
(
InputArray src,
int ny,
int nx,
OutputArray dst
)3.81 Mat cv::repeat
3.81.1 函数用途
矩阵拷贝的时候指定按x/y方向重复 重载
3.81.2 函数声明
Mat cv::repeat
(
const Mat & src,
int ny,
int nx
)3.82 void cv::scaleAdd
3.82.1 函数用途
矩阵计算
3.82.2 函数原型
void cv::scaleAdd
(
InputArray src1,
double alpha,
InputArray src2,
OutputArray dst
)3.82.3 函数说明
dst(I)=alpha⋅src1(I)+src2(I)
3.83 void cv::setIdentity
3.83.1 函数用途
初始化一个刻度单位矩阵
3.83.2 函数原型
void cv::setIdentity
(
InputOutputArray mtx,
const Scalar & s = Scalar(1)
)
3.83.3 函数参数
MTX 矩阵初始化（不一定是正方形）
S 指定对角元素值
3.83.4 函数说明
3.84 bool cv::solve
3.84.1 函数用途
解决了一个或多个线性系统或最小二乘问题
3.84.2 函数声明
bool cv::solve
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
int flags = DECOMP_LU
)
3.85 int cv::solveCubic
3.85.1 函数用途
找到一元三次方程的真正的根
3.85.2 函数原型
int cv::solveCubic
(
InputArray coeffs,
OutputArray roots
)3.86 double cv::solvePoly
3.86.1 函数用途
找到多项式方程的实根或复根
3.86.2 函数原型
double cv::solvePoly
(
InputArray coeffs,
OutputArray roots,
int maxIters = 300
)
3.86.3 函数参数
maxiters 迭代算法的最大数量
3.87 void cv::sort
3.87.1 函数用途
给矩阵的列或行排序
3.87.2 函数原型
void cv::sort
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int flags
)
3.88 void cv::sortIdx
3.88.1 函数用途
给矩阵的列或行排序
3.88.2 函数原型
void cv::sortIdx
(
InputArray src,
OutputArray dst,
int flags
)
3.89 void cv::split
3.89.1 函数用途
将一个多通道数组分成几个单通道数组
3.89.2 函数原型
void cv::split
(
const Mat & src,
Mat * mvbegin
)3.90 void cv::split
3.90.1 函数用途
将一个多通道数组分成几个单通道数组 重载
3.90.2 函数原型
void cv::split
(
InputArray m,
OutputArrayOfArrays mv
)3.91 void cv::sqrt
3.91.1 函数用途
计算数组元素的平方根
3.91.2 函数原型
void cv::sqrt
(
InputArray src,
OutputArray dst
)3.92 void cv::subtract
3.92.1 函数用途
矩阵之差
3.92.2 函数声明
void cv::subtract
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
InputArray mask = noArray(),
int dtype = -1
)3.93 Scalar cv::sum
3.93.1 函数用途
数组元素之和
3.93.2 函数原型
Scalar cv::sum
(
InputArray src
)3.94 void cv::SVBackSubst
3.94.1 函数用途
wrap SVD::backSubst
3.94.2 函数原型
void cv::SVBackSubst
(
InputArray w,
InputArray u,
InputArray vt,
InputArray rhs,
OutputArray dst
)
3.95 void cv::SVDecomp
3.95.1 函数用途
wrap SVD::compute
3.95.2 函数声明
void cv::SVDecomp
(
InputArray src,
OutputArray w,
OutputArray u,
OutputArray vt,
int flags = 0
)
3.96 RNG& cv::theRNG ( )
3.96.1 函数用途
返回默认的随机数发生器
3.97 Scalar cv::trace
3.97.1 函数用途
Returns the trace of a matrix
3.94.2 函数声明
Scalar cv::trace
(
InputArray mtx
)
3.98 void cv::transform
3.98.1 函数用途
执行每个数组元素的矩阵变换
3.98.2 函数原型
void cv::transform
(
InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray m
)
3.98.2 函数说明
dst(I)=m⋅src(I)
3.99 void cv::transpose
3.99.1 函数用途
转置矩阵
3.99.2 函数原型
void cv::transpose
(
InputArray src,
OutputArray dst
)
3.100 void cv::vconcat
3.100.1 函数用途
垂直连接矩阵
3.100.2 函数声明
void cv::vconcat
(
const Mat * src,
size_t nsrc,
OutputArray dst
)3.101 void cv::vconcat
3.101.1 函数用途
垂直连接矩阵 重载
3.101.2 函数原型
void cv::vconcat
(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst
)3.102 void cv::vconcat
3.102.1 函数用途
垂直连接矩阵 重载
3.102.2 函数原型
void cv::vconcat
(
InputArrayOfArrays src,
OutputArray dst
)