OpenCV（cv::divide()）

标签：divide 矩阵 src2 OpenCV src1 标量 除法 cv

目录

• 1. 函数定义
• 2. 工作原理
• 3. 示例
  • 3.1 矩阵除法
  • 3.2 矩阵和标量的除法
  • 3.3 使用缩放因子
• 4. 注意事项
• 5. 应用场景

cv::divide() 是 OpenCV 中用于执行数组或标量的逐元素除法操作的函数。它允许对矩阵进行元素级的除法操作，支持两种使用方式：矩阵与矩阵之间的除法，或矩阵与标量之间的除法。

1. 函数定义

void cv::divide(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1);

参数：

1. src1 (InputArray)：

   • 第一个输入矩阵（分子）。可以是多维数组，支持 1 通道、3 通道、或 4 通道的矩阵。

2. src2 (InputArray)：

   • 第二个输入矩阵（分母）。可以是一个与 src1 相同大小和类型的矩阵，也可以是一个标量（即标量除法）。src2 中的元素不能为零，否则会产生除零错误。

3. dst (OutputArray)：

   • 输出矩阵，存储结果。其大小与类型取决于 src1 和 src2，除非指定了 dtype。dst 的元素为 src1 和 src2 对应元素除法的结果。

4. scale (double)：

   • 可选的缩放因子。除法后结果会乘以这个缩放因子，默认值为 1。

5. dtype (int)：

   • 可选的输出矩阵类型。如果不指定（即默认值 -1），则输出矩阵的类型与 src1 相同。dtype 可用于显式指定输出矩阵的数据类型。
   • 在 OpenCV 中，数据类型通过枚举值表示，常见的类型和对应的值如下：
     • CV_8U = 0 （8位无符号整数）
     • CV_8S = 1 （8位有符号整数）
     • CV_16U = 2 （16位无符号整数）
     • CV_16S = 3 （16位有符号整数）
     • CV_32S = 4 （32位有符号整数）
     • CV_32F = 5 （32位浮点数）
     • CV_64F = 6 （64位浮点数）

返回值：

• 没有返回值，但会将计算结果存储在 dst 中。

2. 工作原理

cv::divide() 计算的公式是：

\[dst(I) = \frac{src1(I)}{src2(I)} \times scale \]

这里 \(I\) 表示矩阵中的每个元素。

如果 \(src2\) 是一个标量（而不是矩阵），则 \(src1\) 中的每个元素都会被该标量除，以实现矩阵与标量之间的逐元素除法。

3. 示例

3.1 矩阵除法

cv::Mat A = (cv::Mat_<float>(2,2) << 4, 8, 12, 16);
cv::Mat B = (cv::Mat_<float>(2,2) << 2, 2, 6, 4);
cv::Mat result;
cv::divide(A, B, result);

在这个例子中，A 和 B 是两个 2x2 的浮点矩阵，divide() 会逐元素进行除法运算，并将结果存储在 result 矩阵中：

\[result = \left( \begin{matrix} 2 & 4 \\ 2 & 4 \end{matrix} \right) \]

3.2 矩阵和标量的除法

cv::Mat A = (cv::Mat_<float>(2,2) << 10, 20, 30, 40);
cv::Mat result;
cv::divide(A, 10, result);

在此例中，A 中的每个元素都会被标量 10 除，结果是：

\[result = \left( \begin{matrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{matrix} \right) \]

3.3 使用缩放因子

cv::Mat A = (cv::Mat_<float>(2,2) << 4, 8, 12, 16);
cv::Mat B = (cv::Mat_<float>(2,2) << 2, 2, 6, 4);
cv::Mat result;
cv::divide(A, B, result, 0.5);  // 缩放因子为 0.5

除法结果在乘以缩放因子 0.5 后：

\[result = \left( \begin{matrix} 1 & 2 \\ 1 & 2 \end{matrix} \right) \]

4. 注意事项

• 当 src2 是矩阵时，其元素不能为零，否则会导致除零错误。
• 如果需要防止除零错误，可以使用 cv::threshold() 或其他手段过滤 src2 中为零的值。

5. 应用场景

cv::divide() 常用于图像处理中的图像归一化、亮度调整、对比度调节等场景。例如：

• 对图像进行逐像素归一化。
• 将图像中的每个像素值除以某个常量以减少亮度。

该函数是 OpenCV 提供的用于处理矩阵运算的常用工具之一，非常适合需要进行逐元素操作的任务。

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From： https://www.cnblogs.com/keye/p/18421973