OpenCV基础：矩阵操作详解与实例

OpenCV是计算机视觉领域的重要库，本文主要介绍OpenCV中的基本矩阵操作，包括矩阵的创建、初始化、基本运算（如加减法、乘法、转置、求逆）以及统计特性（如非零元素个数、均值和标准差）。在OpenCV中，矩阵的数据类型至关重要，常见的有8位无符号单通道（CV_8UC1）、8位无符号3通道（CV_8UC3）等，以及32位浮点型单/多通道。 矩阵创建有多种方式，可以直接通过指定大小和数据类型创建，例如`cv::Mat a(cv::Size(5,5), CV_8UC1)`用于创建一个5x5的单通道8位无符号矩阵。另一种方法是使用初始化函数，如`cv::Mat mz = cv::Mat::zeros(cv::Size(5,5), CV_8UC1)`创建一个全零的5x5矩阵。 矩阵运算功能强大，如矩阵加减法可以使用`+=`或`-=`操作符，矩阵乘法使用`*`运算符，转置则使用`transpose()`函数，而求逆则是通过`inverse()`函数实现。例如，对于两个矩阵`a`和`b`，可以这样进行操作： ```cpp a += b; // 矩阵加法 cv::Mat c = a * b; // 矩阵乘法 cv::Mat transposedA = a.transpose(); // 转置 cv::Mat inverseB = cv::inverse(b); // 求逆，假设b是方阵 ``` 对于矩阵的统计特性，如非零元素个数，可以使用`countNonZero()`函数，计算矩阵中非零元素的数量；矩阵的均值和标准差则可以通过`mean()`和`std()`函数获取。例如： ```cpp int nonZeroElements = cv::countNonZero(m); // 非零元素个数 cv::Scalar meanAndStd = cv::mean(m); // 均值和标准差 ``` 最后，文章还提及其他可能的矩阵运算函数，但具体函数列表未给出，读者可以在OpenCV官方文档中查找完整函数集。这些基础操作在图像处理和计算机视觉应用中扮演着核心角色，理解并熟练运用它们能极大地提高开发效率和算法性能。