v::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2)中具体1,1点的值是多少

时间: 2024-04-05 22:35:06 浏览: 88
`cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2)` 这行代码创建了一个大小为 1x(rows*cols),数据类型为 CV_64FC2 的全零矩阵,其中: - CV_64F 表示 OpenCV 中的 64 位浮点数数据类型; - C2 表示通道数为 2,即该矩阵是一个二通道矩阵,每个像素点由两个 64 位浮点数组成。 因此,这个矩阵是一个 1x(rows*cols) 的二通道矩阵,每个元素都是一个由两个 64 位浮点数构成的数组。该矩阵中的每个元素都是 0,因此在第一行第一个元素和第二个元素中分别都是 0.0。 需要注意的是,由于该矩阵的大小取决于变量 `rows` 和 `cols` 的值,因此在具体使用时,这两个变量的值会影响矩阵中实际的元素数量和值。
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v::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2)中具体(1,1)的值是多少

`cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2)` 这行代码创建了一个大小为 1x(rows*cols),数据类型为 CV_64FC2 的全零矩阵,其中: - CV_64F 表示 OpenCV 中的 64 位浮点数数据类型; - C2 表示通道数为 2,即该矩阵是一个二通道矩阵,每个像素点由两个 64 位浮点数组成。 因此,这个矩阵是一个 1x(rows*cols) 的二通道矩阵,每个元素都是一个由两个 64 位浮点数构成的数组。由于该矩阵中的每个元素都是 0,因此在第一行第一个元素和第二个元素中分别都是 0.0。 需要注意的是,由于该矩阵只有一行,因此无法访问 (1,1) 元素,只能访问第一个元素和第二个元素,分别对应矩阵中的第一列和第二列。因此,(1,1) 元素的值不存在。

std::vector<cv::Mat> channels(2); cv::Mat undistorted_points_temp = cv::Mat::ones(3, rows * cols, CV_64FC1); undistorted_points_temp = K.inv() * undistorted_points; cv::Mat undistorted_mat = cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2); cv::split(undistorted_mat, channels); channels[0] = undistorted_points_temp(cv::Rect(0, 0, rows * cols, 1));

这段代码的作用是将一个大小为 3x(rows * cols),数据类型为 CV_64FC1 的矩阵 `undistorted_points_temp` 通过矩阵运算转换成一个大小为 1x(rows * cols),数据类型为 CV_64FC2 的矩阵 `undistorted_mat` 并将其第一个通道设置为 `undistorted_points_temp` 的第一行。 具体来说,这段代码首先定义了一个包含两个元素的 `cv::Mat` 类型的向量 `channels`,其中每个元素都是一个矩阵。这个向量通常用于将一个多通道的矩阵分离为多个单通道矩阵,或者将多个单通道矩阵合并为一个多通道矩阵。 然后,创建一个大小为 3x(rows * cols),数据类型为 CV_64FC1 的矩阵 `undistorted_points_temp`,并将其通过矩阵运算 `K.inv() * undistorted_points` 转换为大小为 1x(rows * cols),数据类型为 CV_64FC2 的矩阵 `undistorted_mat`。其中,`K` 是一个 3x3 的相机内参矩阵,`inv()` 表示矩阵的逆运算,`undistorted_points` 是一个大小为 3x(rows * cols),数据类型为 CV_64FC1 的矩阵。 接下来,使用 `cv::split` 函数将 `undistorted_mat` 矩阵分离为两个单通道矩阵,并将这两个矩阵分别保存到 `channels` 向量中。然后,将 `undistorted_points_temp` 矩阵的第一行(大小为 1x(rows * cols),数据类型为 CV_64FC1)赋值给 `channels` 向量中的第一个通道(大小为 1x(rows * cols),数据类型为 CV_64FC1)。需要注意的是,在这里使用了 `cv::Rect` 类来指定矩阵中的子区域,其中 `(0, 0, rows * cols, 1)` 表示矩形左上角坐标为 (0, 0),宽度为 rows * cols,高度为 1。 执行完这段代码后,`channels` 向量中的第一个元素保存了大小为 1x(rows * cols),类型为 CV_64FC1 的 `undistorted_points_temp` 矩阵的第一行,而第二个元素仍然是全零矩阵。`undistorted_mat` 矩阵的第一个通道也保存了 `undistorted_points_temp` 矩阵的第一行,而第二个通道仍然是全零矩阵。
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把这段c++代码转为python:void unwrap::reunwrap(Mat I,Mat mask,int choose) { unwraprow=I.rows; unwrapcol=I.cols; switch(choose) { case 1: RC(I,mask); break; case 2: Branch_cutting(I,mask); break; default: break; } } void unwrap::RC(Mat I,Mat mask) { int roww, coll, half; roww = I.rows;//540 coll = I.cols;//720 half = ceil(coll / 2);//360 Mat pp = Mat::zeros(roww, 1, CV_64FC1); Mat aa = Mat::zeros(1, coll, CV_64FC1); Mat bb = Mat::zeros(1, coll, CV_64FC1); Mat left = Mat::zeros(roww, half, CV_64FC1); Mat leftt = Mat::zeros(roww, half, CV_64FC1); Mat right = Mat::zeros(roww, half + 1, CV_64FC1); Mat phase = Mat::zeros(roww, coll, CV_64FC1); I.col(half - 1).copyTo(pp); Unwrap(pp, pi); pp.copyTo(I.col(half - 1)); for (int i = 0; i < half; i++) { I.col(half - i - 1).copyTo(left.col(i)); } for (int i = half - 1; i < coll; i++) { I.col(i).copyTo(right.col(i - half + 1)); } for (int j = 0; j < roww; j++) { left.row(j).copyTo(aa); right.row(j).copyTo(bb); Unwrap(aa, pi); Unwrap(bb, pi); aa.copyTo(left.row(j)); bb.copyTo(right.row(j)); } for (int i = 0; i < half - 1; i++) { left.col(half - i - 1).copyTo(leftt.col(i)); leftt.col(i).copyTo(phase.col(i)); } for (int i = half - 1; i < coll; i++) { right.col(i - half + 1).copyTo(phase.col(i)); } for(int i=0;i<roww;i++) { for(int j=0;j<coll;j++) { if(mask.at<double>(i,j)==0) { phase.at<double>(i,j)=0; } } } phase.copyTo(PhaseUnwrap); pp.release(); aa.release(); bb.release(); left.release(); leftt.release(); right.release(); phase.release(); }

void Tracker::pruning(Detection &selected_detections, std::vector<int> &final_select, std::vector<track_ptr> &tacks_in) { // TODO const uint &TrackSize = tacks_in.size(); const uint &detSize = selected_detections.size(); final_select.resize(detSize); cv::Mat assigmentsBin = cv::Mat::zeros(cv::Size(detSize, TrackSize), CV_32SC1); cv::Mat costMat = cv::Mat(cv::Size(detSize, TrackSize), CV_32FC1); // cosmatrix (cols rows) std::vector<int> assignments; std::vector<float> costs(detSize * TrackSize); for (uint i = 0; i < TrackSize; ++i) { for (uint j = 0; j < detSize; ++j) { costs.at(i + j * TrackSize) = euclideanDist(selected_detections[j].position, tracks_[i]->GetState()); costMat.at<float>(i, j) = costs.at(i + j * TrackSize); } } // std::cout<<"######## pruning costMat ############### \n"<<costMat<<" \n"<<std::endl; AssignmentProblemSolver APS; // 匈牙利算法 APS.Solve(costs, TrackSize, detSize, assignments, AssignmentProblemSolver::optimal); const uint &assSize = assignments.size(); // 这个的大小应该是检测结果的大小,里边对应的是目标的编号 for (uint i = 0; i < assSize; ++i) { if (assignments[i] != -1 && costMat.at<float>(i, assignments[i]) < 0.8) { assigmentsBin.at<int>(i, assignments[i]) = 1; } } const uint &rows = assigmentsBin.rows; const uint &cols = assigmentsBin.cols; std::vector<bool> choosen(detSize, false); std::vector<bool> trackchoosen(TrackSize, false); for (uint i = 0; i < rows; ++i) { for (uint j = 0; j < cols; ++j) { if (assigmentsBin.at<int>(i, j)) { final_select[j] = tacks_in[i]->GetId(); trackchoosen[i] = true; tracks_[i]->UpdateBox(selected_detections[j]); tracks_[i]->UpdateMeasure(selected_detections[j].position(0), selected_detections[j].position(1)); choosen[j] = true; } } } for (int i = 0; i < choosen.size(); ++i) { if (!choosen[i]) { not_associated_.push_back(selected_detections[i]); } } for (int i = 0; i < trackchoosen.size(); ++i) { if (!trackchoosen[i]) { tracks_[i]->MarkMissed(); } } // std::cout<<"######## pruning not asso ###############"<<not_associated_.size()<<std::endl; }

将下面代码写成matlab形式 int runBm3d( const Mat image_noisy, Mat& image_basic, Mat& image_denoised ) { int Height = image_noisy.rows; int Width = image_noisy.cols; int Channels = image_noisy.channels(); vector<Mat> block_noisy;//store the patch vector<int>row_idx;//patch idx along the row direction vector<int>col_idx; GetAllBlock(image_noisy, Width, Height, Channels, kHard, pHard, block_noisy, row_idx, col_idx); int bn_r = row_idx.size(); int bn_c = col_idx.size(); tran2d(block_noisy, kHard); vector<int> sim_num;//index number for the selected similar patch in the block vector vector<int> sim_idx_row;//index number for the selected similar patch in the original Mat vector<int> sim_idx_col; vector<Mat>data;//store the data during transforming and shrinking Mat kaiser = gen_kaiser(beta, kHard);//2-D kaiser window float weight_hd = 1.0;//weights used for current relevent patch Mat denominator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); Mat numerator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); for (int i = 0; i < bn_r; i++) { for (int j = 0; j < bn_c; j++) { //for each pack in the block sim_num.clear(); sim_idx_row.clear(); sim_idx_col.clear(); data.clear(); getSimilarPatch(block_noisy, data, sim_num, i, j, bn_r, bn_c, int((nHard - kHard) / pHard) + 1, NHard, tao_hard);//block matching for (int k = 0; k < sim_num.size(); k++)//calculate idx in the left-top corner { sim_idx_row.push_back(row_idx[sim_num[k] / bn_c]); sim_idx_col.push_back(col_idx[sim_num[k] % bn_c]); } tran1d(data, kHard);//3-D transforming DetectZero(data, lambda3d * sigma);//shrink the cofficient weight_hd = calculate_weight_hd(data, sigma); Inver3Dtrans(data,kHard);//3-D inverse transforming aggregation(numerator_hd, denominator_hd, sim_idx_row, sim_idx_col, data, weight_hd, kHard, kaiser);//aggregation using weigths } } image_basic = numerator_hd / denominator_hd;

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深入浅出:自定义 Grunt 任务的实践指南

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