矩阵和图像操作（7）

cvMerge

  
  
  
  

   
   
   
   
void cvMerge(  
   
   
   
   
    const CvArr* src0,  
   
   
   
   
    const CvArr* src1,  
   
   
   
   
    const CvArr* src2,  
   
   
   
   
    const CvArr* src3,  
   
   
   
   
    CvArr* dst  
   
   
   
   
); 
  
  
  
  

【67】

cvMerge()是cvSplit()的逆运算。数组src0，src1，src2，和src3将被合并到数组dst中。当然，dst应该与源数组具有相同的数据类型和尺寸，但它可以有两个，三个或四个道道。未使用的源图像参数可设置为NULL。

cvMin和cvMinS

  
  
  
  

   
   
   
   
void cvMin(  
   
   
   
   
    const CvArr* src1,  
   
   
   
   
    const CvArr* src2,  
   
   
   
   
    CvArr* dst  
   
   
   
   
);  
   
   
   
   
void cvMinS(  
   
   
   
   
    const CvArr* src,  
   
   
   
   
    double value,  
   
   
   
   
    CvArr* dst  
   
   
   
   
); 
  
  
  
  

cvMin()计算数组src1和src2中相对应的每一对像素中的最小值。而cvMaxS()，将数组src与常量标量value进行比较。同样的，如果mask非空的话，那么只有与mask的非0参数相对应的dst中的元素进行计算。

cvMinMaxLoc

  
  
  
  

   
   
   
   
void cvMinMaxLoc(  
   
   
   
   
    const CvArr* arr,  
   
   
   
   
    double*      min_val,  
   
   
   
   
 
   
   
   
   
 
   
   
   
   
 
   
   
   
   
    double*      max_val,  
   
   
   
   
    CvPoint*     min_loc = NULL,  
   
   
   
   
    CvPoint*     max_loc = NULL,  
   
   
   
   
    const CvArr* mask    = NULL 
   
   
   
   
); 
  
  
  
  

该例程找出数组arr中的最大值和最小值，并且(有选择性地)返回它们的地址。计算出的最大值和最小值赋值给max_val和min_val。或者，如果极值的位置参数非空，那极值的位置便会写入min_loc和max_loc。

通常，如果参数mask非空，那么只有图像arr中与参数mask中的非零的像素相对应的部分才被考虑。cvMinMaxLoc()例程仅仅处理单通道数组，如果有一个多通道的数组，则应该使用cvSetCOI()来对某个特定通道进行设置。

cvMul

  
  
  
  

   
   
   
   
void cvMul(  
   
   
   
   
    const CvArr* src1,  
   
   
   
   
    const CvArr* src2,  
   
   
   
   
    CvArr* dst,  
   
   
   
   
    double scale=1 
   
   
   
   
); 
  
  
  
  

【68】

cvMul()是一个简单的乘法函数。它将src1中的元素与src2中相对应的元素相乘，然后把结果赋给dst。如果mask是空，那么与其中0元素相对应的dst元素都不会因此操作而改变。OpenCV中没有函数cvMulS()，因为该功能已经由函数cvScale()或cvCvtScale()提供。

除此之外，有一件事情要记住：cvMul()执行的是元素之间的乘法。有时候，在进行矩阵相乘时，可能会错误使用cvMul()，但这无法奏效；记住，cvGEMM()才是处理矩阵乘法的函数，而不是cvMul()。

cvNot

  
  
  
  

   
   
   
   
void cvNot(  
   
   
   
   
    const CvArr* src,  
   
   
   
   
 
   
   
   
   
 
   
   
   
   
 
   
   
   
   
    CvArr*       dst  
   
   
   
   
); 
  
  
  
  

函数cvNot()会将src中的每一个元素的每一位取反，然后把结果赋给dst。因此，一个值为0x00的8位图像将被映射到0xff，而值为0x83的图像将被映射到0x7c。

cvNorm

  
  
  
  

   
   
   
   
double cvNorm(  
   
   
   
   
    const CvArr* arr1,  
   
   
   
   
    const CvArr* arr2  = NULL,  
   
   
   
   
    int  norm_type = CV_L2,  
   
   
   
   
    const CvArr* mask  = NULL 
   
   
   
   
    ); 
  
  
  
  

这一函数可于计算一个数组的各种范数，当为该函数提供了两个数组作为参数时，可选用各种不同的公式来计算相对的距离。在前一种情况下，计算的范数如表3-9所示。

表3-9：当arr2 =NULL时，对于不同的norm_type由cvNorm()计算范数的公式

norm_type	结果
CV_C
CV_L1
CV_L2

如果第二个数组参数arr2非空，那么范数的计算将使用不同的公式，就像两个数组之间的距离。 前三种情况的计算公式如表3-10所示，这些范数是绝对范数；在后三个情况下，将会根据第二个数组arr2的幅度进行重新调整。【69～70】

表3-10：arr2非空，且norm_type不同值时函数cvNorm()计算范数的计算公式

norm_type	结果
CV_C
CV_L1
CV_L2
CV_RELATIVE_C
CV_ RELATIVE_L1
CV_ RELATIVE_L2

在所有情况下，arr1和arr2必须具有相同的大小和通道数。当通道数大于1时，将会对所有通道一起计算范数(即是说，在表3-9和表3-10中，不仅是针对x和y，也针对通道数求和)。

cvNormalize

  
  
  
  

   
   
   
   
cvNormalize(  
   
   
   
   
    const CvArr*    src,  
   
   
   
   
    CvArr*          dst,  
   
   
   
   
    double          a           = 1.0,  
   
   
   
   
    double              b           = 0.0,  
   
   
   
   
    int                 norm_type   = CV_L2,  
   
   
   
   
    const CvArr*    mask        = NULL 
   
   
   
   
); 
  
  
  
  

与许多OpenCV函数一样，cvNormalize()的功能比表面看更多。根据norm_type的不同值，图像src将被规范化，或者以其他方式映射到dst的一个特定的范围内。表3-11列举了norm_type可能出现的值。

表3-11：函数cvNormalize()的参数norm_type可能的值

续表