openCV矩阵相乘

OpenCV中的矩阵相乘有两种方式：矩阵内积和矩阵乘法。

矩阵内积是通过将两个矩阵展开成行（或列）向量后执行向量的点乘运算得到的，要求参与运算的两个矩阵的行列数完全一致。例如：

cv::Mat D = cv::Mat::ones(3, 4, CV_64FC3);
cv::Mat E = cv::Mat::ones(3, 4, CV_64FC3);
double ret = D.dot(E);

矩阵乘法是通过重载乘号*来实现的，要求第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等。例如：

cv::Mat A = cv::Mat::ones(3, 4, CV_64F);
cv::Mat B = cv::Mat::ones(4, 5, CV_64F);
cv::Mat C = A * B;

如果你想要对矩阵的各元素进行逐个相乘，可以使用`cv::multiply`函数或`Mat.mul`成员函数。它们会对两个矩阵的对应元素进行相乘，结果仍然是一个矩阵。例如：

cv::Mat M = cv::Mat::ones(3, 4, CV_64FC1);
cv::Mat N = cv::Mat::ones(3, 4, CV_64FC1);
cv::Mat K;
cv::multiply(M, N, K);

// 或者
cv::Mat M = cv::Mat::ones(3, 4, CV_64FC1);
cv::Mat N = cv::Mat::ones(3, 4, CV_64FC1);
cv::Mat K = M.mul(N);

相关问题

opencv mat矩阵相乘

在OpenCV中，可以使用cv::Mat类的multiply()方法进行矩阵相乘操作。使用该方法时，需要提前创建两个Mat对象并分别存储相乘的两个矩阵，然后调用multiply()方法进行相乘操作。具体示例如下：

cv::Mat mat1, mat2, result;
// 假设分别将需要相乘的矩阵存储到mat1和mat2中
cv::multiply(mat1, mat2, result);

需要注意的是，两个矩阵的维度和类型需要满足相乘的要求，否则会出现运行时错误。

opencv像素矩阵相乘

在OpenCV中，可以使用矩阵的点乘操作（dot）或者矩阵的乘法操作（mul）来实现像素矩阵的相乘。点乘操作可以通过调用cv::Mat类的dot函数来实现，而乘法操作可以通过调用cv::Mat类的mul函数来实现。在进行矩阵相乘时，需要确保参与运算的两个矩阵的行列数一致，并且数据类型需要满足要求。在OpenCV中，参与点乘的两个矩阵的数据类型必须是CV_32F、CV_64FC1、CV_32FC2、CV_64FC2这四种类型中的一种。如果选择其他类型，例如CV_8UC1，编译器会报错。