Tensorflow

Opencvでのマット行列の乗算-ドット積、ドット、マルチ演算



Multiplication Mat Matrix Opencv Dot Product



転載： https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580





Opencvでは、mulは2つのMat行列の対応するビットの積を計算するため、操作に関与する行列AとBの行と列の数が同じである必要があります。計算結果は、AまたはBと同じ行数または列数のマット行列です。




Opencvのmulステートメント：




  1.  //! per-element matrix multiplication by means of matrix expressions 
  2.  MatExpr mul(InputArray m, double scale=1) const


簡単なケースを例にとると、2 * 2サイズのマット行列AおよびBの場合：


AとBでmul操作を実行します。



mulの説明：


1.1。 mul操作には、操作に参加する2つの行列AとBのデータ型要件はありませんが、AとBの型が同じである必要があります。そうでない場合、エラーが報告されます。

二。 マットAB = A.mul（B）、 ABを宣言するときにABデータ型が定義されていない場合、デフォルトのABデータ型はAおよびBと同じです。 ；

3.3。 AB精度が不十分な場合、オーバーフローが発生する可能性があり、オーバーフロー値は現在の精度で最大値に設定されます。；


Opencv検証：


  1.  #include 'core/core.hpp'  
  2.  #include 'iostream'  
  3.  using namespace std 
  4.  using namespace cv 
  5.  int main(int argc,char *argv[])  
  6.  { 
  7.  Mat A=Mat::ones(2,3,CV_8UC1) 
  8.  Mat B=Mat::ones(2,3,CV_8UC1) 
  9.  A.at(0,0)=60 
  10.  A.at(0,1)=2 
  11.  A.at(0,2)=3 
  12.  A.at(1,0)=4 
  13.  A.at(1,1)=5 
  14.  A.at(1,2)=6 
  15.  B.at(0,0)=60 
  16.  B.at(0,1)=2 
  17.  B.at(0,2)=3 
  18.  B.at(1,0)=4 
  19.  B.at(1,1)=5 
  20.  B.at(1,2)=6 
  21.  Mat AB=A.mul(B) 
  22.  cout<<'A=
'< endl<<endl 
  23.  cout<<'B=
'< endl<<endl 
  24.  cout<<'AB=
'< endl<<endl 
  25.  system('pause') 
  26.  }


出力：




ABの最初の要素は60 * 60 = 360である必要がありますが、ABのデフォルトタイプはCV_8UC1です。つまり、最大値は255にすぎないためです。mul操作を実行するには、オーバーフローを防ぐために十分な精度でABを定義する必要があります。