解释 cv::Mat_<float>(2, 3) <<cos(0)
时间: 2024-04-13 09:26:27 浏览: 65
`cv::Mat_<float>(2, 3)` 是一个2x3的浮点型矩阵类模板,用于创建一个具有特定大小和数据类型的矩阵对象。在这个例子中,它创建了一个2x3的浮点型矩阵对象。
`<<` 运算符表示使用初始化列表的方式给矩阵对象赋值。在这里,`cos(0)` 是将 `cos(0)` 的计算结果赋值给矩阵对象的第一个元素。
`cos(0)` 表示计算角度为0度的余弦值。由于角度为0度时,余弦值为1,所以这个表达式实际上是将1赋值给矩阵对象的第一个元素。
因此,这行代码创建了一个2x3的浮点型矩阵对象,并将其第一个元素初始化为1。
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解释代码 void HoughAngle(Mat FourierImage, Mat &Linemat, float &angelD) { // HoughLines查找傅里叶频谱的直线,该直线跟原图的一维码方向相互垂直 vector<Vec2f> lines; float pi180 = (float)CV_PI / 180; // 取最佳霍夫直线 double HoughLineRho = 0.1; HoughLines(FourierImage, lines, HoughLineRho, pi180, 100, 0, 0); while (!lines.size() && HoughLineRho < 20) { HoughLineRho = HoughLineRho + 0.1; HoughLines(FourierImage, lines, HoughLineRho, pi180, 100, 0, 0); } cout << "霍夫直线为: " << lines.size() << endl; Linemat = FourierImage.clone(); // 计算霍夫直线 float theta = 0; // 最终theta的取值问题直接影响结果 // 绘制霍夫直线,若没有将霍夫直线拟合出来,则不进行绘制 for (int l = 0; l < lines.size(); l++) { float rho = lines[l][0]; theta = lines[l][1]; float aa = (theta / CV_PI) * 180; Point pt1, pt2; double a = cos(theta), b = sin(theta); double x0 = a*rho, y0 = b*rho; pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b)); pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a)); pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b)); pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a)); line(Linemat, pt1, pt2, Scalar(255, 0, 0), 3, 8, 0); // 原图上绘制霍夫变换的曲线 } //计算霍夫直线的角度,最终theta的取值问题直接影响结果 if (lines.size()) { theta = lines[0][1]; } angelD = 180 * theta / CV_PI - 90; }
这段代码实现了一个函数HoughAngle,用于计算图像的霍夫直线角度。
首先,定义了一个vector类型的变量lines用于存储检测到的直线。然后定义了常量pi180,表示CV_PI除以180,用于将弧度转换为度数。
接下来,使用HoughLines函数对输入的FourierImage图像进行霍夫直线检测。该函数的参数包括输入图像FourierImage、直线距离分辨率HoughLineRho、直线角度分辨率pi180、阈值100以及其他一些参数。检测到的直线将存储在lines中。
在一个while循环中,检查lines是否为空,如果为空,则逐步增加HoughLineRho的值,并重新调用HoughLines函数进行直线检测,直到找到直线为止。
接下来,输出检测到的霍夫直线数量。然后将输入图像FourierImage赋值给输出参数Linemat。
接下来是计算和绘制霍夫直线的部分。遍历lines中的每条直线,获取直线的rho和theta值。使用rho和theta计算出直线的两个端点pt1和pt2,并使用line函数在Linemat图像上绘制该直线。
最后,根据检测到的直线数量来计算霍夫直线的角度。如果检测到了直线,则将lines中第一条直线的theta值赋给变量theta,然后根据公式angelD = 180 * theta / CV_PI - 90计算出角度值,并将结果赋给输出参数angelD。
cv::Mat warp_matrix = (cv::Mat_<float>(2, 3) <<cos(0), -sin(0), 200,sin(0), cos(0), 0); 解释一下
这行代码创建了一个2x3的浮点型矩阵warp_matrix。该矩阵用于图像的仿射变换,以实现平移操作。
具体来说,这个矩阵包含了一个旋转角度为0度和平移向量为(200, 0)的仿射变换。在仿射变换中,cos(0)和-sin(0)表示了旋转操作,而sin(0)和cos(0)表示了平移操作。最后一列是平移向量,其中200表示水平方向的平移量,0表示垂直方向的平移量。
通过将这个矩阵应用于图像,可以实现将图像沿着水平方向平移200个像素的效果。
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