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。

相关问题

opencv 双目 图片的 某一像素坐标求出 世界坐标

在使用OpenCV处理双目图像时，需要将某一像素坐标转换为世界坐标。这个过程的实质就是将像素坐标映射到相机坐标系下的坐标，再将相机坐标系下的坐标转换为世界坐标系下的坐标。

在进行这一过程之前，需要先获取相机的内参矩阵和外参矩阵。相机的内参矩阵包含了相机光心的位置、像素的大小和畸变参数等信息，而外参矩阵则包含了相机的位置和朝向等信息。

通过将像素坐标和内参矩阵相乘，可以得到在相机坐标系下的坐标。然后再将相机坐标系下的坐标和外参矩阵相乘，就可以得到在世界坐标系下的坐标。

具体步骤如下：

1. 定义相机内参和外参矩阵。

Mat K = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
K.at<double>(0,0) = fx; // 相机的水平方向的焦距
K.at<double>(1,1) = fy; // 相机的垂直方向的焦距
K.at<double>(0,2) = cx; // 相机光心在水平方向上的坐标
K.at<double>(1,2) = cy; // 相机光心在垂直方向上的坐标

Mat R = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
Mat T = Mat::zeros(3, 1, CV_64F);

2. 计算像素坐标对应的射线。

Point2f uv(x, y);
Mat uvMat = Mat::ones(3, 1, CV_64F);
uvMat.at<double>(0,0) = uv.x;
uvMat.at<double>(1,0) = uv.y;

Mat tempRay = K.inv() * uvMat;
Mat ray = Mat::zeros(3, 1, CV_64F);
ray.at<double>(0,0) = tempRay.at<double>(0,0);
ray.at<double>(1,0) = tempRay.at<double>(1,0);
ray.at<double>(2,0) = 1.0;

3. 计算像素坐标对应的相机坐标。

Mat cameraCoord = R.inv() * (ray - T);

4. 计算相机坐标对应的世界坐标。

Mat worldCoord = Mat::zeros(4, 1, CV_64F);
worldCoord.at<double>(2,0) = depthVal; // 相应的深度值
worldCoord = R.inv() * worldCoord;
worldCoord = worldCoord + T;

通过以上步骤，就可以将双目图像中的某一个像素坐标转换为世界坐标了。需要注意的是，这个过程只适用于已经获取了相机内参矩阵和外参矩阵的情况。

c++opencv 手动绘制mask屏蔽区域，对区域内的像素不进行检测

要手动绘制mask屏蔽区域，然后对区域内的像素不进行检测，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个空的mask矩阵，它应该与你的图像具有相同的尺寸和深度。

2. 使用OpenCV提供的函数（例如cv::rectangle，cv::circle等）在mask矩阵上绘制你想要屏蔽的区域，设置为白色（255）。

3. 对于不需要进行检测的区域，可以在mask矩阵中将它们设置为黑色（0）。

4. 将mask矩阵应用于你的图像，使用cv::bitwise_and函数将图像与mask相乘，这将把mask以外的像素设置为0。

5. 现在你可以在屏蔽区域中进行任何操作，例如将像素值设置为0或者将它们替换为其他值。

下面是一个简单的示例代码，它创建了一个屏蔽矩形并将其应用于图像：

// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

// 创建一个空的mask矩阵
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);

// 在mask上绘制一个矩形
cv::rectangle(mask, cv::Rect(100, 100, 200, 200), cv::Scalar(255), -1);

// 在mask上绘制一个矩形并将其设置为黑色
cv::rectangle(mask, cv::Rect(150, 150, 100, 100), cv::Scalar(0), -1);

// 应用mask到图像上
cv::Mat masked_image;
cv::bitwise_and(image, mask, masked_image);

// 在屏蔽区域中将像素设置为0
masked_image.setTo(cv::Scalar(0), mask);

// 显示结果
cv::imshow("Masked Image", masked_image);
cv::waitKey(0);

在这个示例中，我们使用cv::rectangle函数在mask上绘制了一个矩形，并将其应用到了图像上。然后，我们使用cv::rectangle函数在mask上绘制了一个内部矩形，并将其设置为黑色。最后，我们使用cv::setTo函数将屏蔽区域内的像素设置为0。