cv::mat::eye

时间: 2023-09-13 21:04:54 浏览: 321
cv::Mat::eye 函数是 OpenCV 中的一个函数,用于创建一个指定大小和类型的单位矩阵(对角线元素为 1,其余元素为 0)。它的定义如下: ``` cv::Mat cv::Mat::eye(int rows, int cols, int type) ``` 其中,`rows` 和 `cols` 分别表示矩阵的行数和列数,`type` 表示矩阵元素的类型。`type` 参数可以取以下值: - `CV_8UC1`:8 位无符号整型,单通道矩阵; - `CV_8UC2`:8 位无符号整型,双通道矩阵; - `CV_8UC3`:8 位无符号整型,三通道矩阵; - `CV_8UC4`:8 位无符号整型,四通道矩阵; - `CV_32FC1`:32 位浮点型,单通道矩阵; - `CV_32FC2`:32 位浮点型,双通道矩阵; - `CV_32FC3`:32 位浮点型,三通道矩阵; - `CV_32FC4`:32 位浮点型,四通道矩阵。 例如,下面的代码创建了一个大小为 3x3,元素类型为 32 位浮点型的单位矩阵: ``` cv::Mat mat = cv::Mat::eye(3, 3, CV_32FC1); ```
相关问题

cv::Mat::eye

`cv::Mat::eye`是OpenCV库中的一个函数,用于创建一个指定大小和类型的单位矩阵。具体来说,它的定义如下: ``` cv::Mat cv::Mat::eye(int rows, int cols, int type); ``` 其中,`rows`和`cols`参数分别表示矩阵的行数和列数,`type`参数表示矩阵的类型,例如`CV_32FC1`表示单通道32位浮点型矩阵。 该函数返回一个`cv::Mat`类型的矩阵,表示一个大小为`rows x cols`的单位矩阵,矩阵类型为`type`。 例如,我们可以使用以下代码创建一个大小为3x3、类型为`CV_32FC1`的单位矩阵: ``` cv::Mat eye_matrix = cv::Mat::eye(3, 3, CV_32FC1); ``` 这里使用了`CV_32FC1`作为矩阵类型,表示单通道32位浮点型矩阵。函数返回的`eye_matrix`表示一个3x3的单位矩阵。

cv::Mat A_ = cv::Mat::eye(4, 4, CV_64FC1);

`cv::Mat A_ = cv::Mat::eye(4, 4, CV_64FC1);` 这行代码是在OpenCV库中创建一个矩阵A的语句。具体来说: 1. `cv::Mat::eye()` 是一个构造函数,用于生成一个单位矩阵,即对角线元素为1,其他元素为0的矩阵。 2. 第一个参数 `(4, 4)` 表示矩阵的大小,这里有4行4列。 3. 第二个参数 `CV_64FC1` 是数据类型,其中`CV_64F`表示单精度浮点数,`C1`表示一通道(即每个元素都是浮点数)。所以这是一个4x4的双精度浮点型单位矩阵。
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void detectAndDisplay(Mat frame); /** Global variables / CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; /* @function main / int main(int argc, const char* argv) { CommandLineParser parser(argc, argv, "{help h||}" "{face_cascade|data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml|Path to face cascade.}" "{eyes_cascade|data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml|Path to eyes cascade.}" "{camera|0|Camera device number.}"); parser.about("\nThis program demonstrates using the cv::CascadeClassifier class to detect objects (Face + eyes) in a video stream.\n" "You can use Haar or LBP features.\n\n"); parser.printMessage(); String face_cascade_name = samples::findFile(parser.get<String>("face_cascade")); String eyes_cascade_name = samples::findFile(parser.get<String>("eyes_cascade")); //-- 1. Load the cascades if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { cout << "--(!)Error loading face cascade\n"; return -1; }; if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)) { cout << "--(!)Error loading eyes cascade\n"; return -1; }; int camera_device = parser.get<int>("camera"); VideoCapture capture; //-- 2. Read the video stream capture.open(camera_device); if (!capture.isOpened()) { cout << "--(!)Error opening video capture\n"; return -1; } Mat frame; while (capture.read(frame)) { if (frame.empty()) { cout << "--(!) No captured frame -- Break!\n"; break; } //-- 3. Apply the classifier to the frame detectAndDisplay(frame); if (waitKey(10) == 27) { break; // escape } } return 0; }写出实现步骤

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