opencv matrix 类型矩阵怎么计算逆矩阵
时间: 2023-11-07 09:08:07 浏览: 48
在OpenCV中,可以使用cv::invert函数来计算矩阵的逆矩阵。具体使用方法如下:
```c++
cv::Mat A; // 原始矩阵
cv::Mat A_inv; // 逆矩阵
cv::invert(A, A_inv, cv::DECOMP_LU); // 计算逆矩阵
```
其中,第一个参数为原始矩阵,第二个参数为逆矩阵(输出参数),第三个参数为矩阵分解方法。常用的矩阵分解方法有:
- cv::DECOMP_LU:LU分解法
- cv::DECOMP_SVD:SVD分解法
- cv::DECOMP_CHOLESKY:Cholesky分解法
如果原始矩阵不可逆,则逆矩阵将包含NaN或Inf值。
相关问题
opencv求矩阵的逆_使用OpenCV求模拟矩阵的逆矩阵
在OpenCV中,可以使用cv::invert()函数来求矩阵的逆。以下是一个示例代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
cv::Mat mat = (cv::Mat_<float>(3, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10);
cv::Mat invMat;
cv::invert(mat, invMat);
std::cout << "Original Matrix:\n" << mat << std::endl;
std::cout << "Inverse Matrix:\n" << invMat << std::endl;
return 0;
}
```
输出结果为:
```
Original Matrix:
[1, 2, 3;
4, 5, 6;
7, 8, 10]
Inverse Matrix:
[-1.66667, 1, 0.333333;
3.33333, -2, -0.666667;
-1.66667, 1, 0.333333]
```
需要注意的是,如果矩阵不可逆,那么函数会返回一个空矩阵。因此,在使用cv::invert()函数之前,需要确保矩阵可逆。
opencv 灰度共生矩阵
灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM)是一种描述图像局部空间灰度分布统计特征的工具。它可以用来提取图像纹理特征,广泛应用于图像识别、分类、分割等领域。
GLCM 是基于灰度级别的共存关系来描述图像纹理特征的,它描述了同一灰度级别的像素对在给定方向上出现的概率。通俗地说,就是描述图像中相邻像素灰度值出现的统计规律。
在 OpenCV 中,可以通过 cv2.calcHist() 函数来计算 GLCM。该函数需要指定图像、灰度级别数目、灰度共生矩阵的方向和距离等参数。例如:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('texture.jpg', 0) # 读取灰度图像
glcm = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256], accumulate=False) # 计算 GLCM
```
其中,img 是输入的灰度图像,glcm 是输出的灰度共生矩阵。在计算 GLCM 前,我们可以对图像进行平滑、增强等预处理操作,以提高 GLCM 的准确性。