해당 포스팅은 OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신러닝 (황선규 저)를 보고 공부하며 개인적인 용도를 위해 정리한 글이다.
행렬 연산
- 행렬과 스칼라간의 합, 곱
- 행렬과 행렬간의 합, 곱 (수학적인 곱, 같은 위치의 원소간의 곱)
- 역행렬
- 전치행렬 등
역행렬
- 정방형의 행렬 $A$에 대해 $A$의 역행렬 $A^{-1}$과의 곱 $AA^{-1}$은 단위 행렬 $E$가 나옴
cv::Mat.inv()로 역행렬 생성
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#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
int main(void)
{
float data[] = {1, 2, 3, 4};
cv::Mat mat1(2, 2, CV_8UC1, data); // 행렬 선언 및 초기화
cv::Mat mat2 = mat1.inv(); // mat1 에 대한 역행렬 생성
std::cout << "mat1:\n" << mat1 << std::endl;
std::cout << "mat2:\n" << mat2 << std::endl;
std::cout << "mat1 * mat2:\n" << mat1 * mat2 << std::endl;
return 0;
}
/*
mat1:
[1, 2;
3, 4]
mat2:
[-2, 1;
1.5, -0.5]
mat1 * mat2:
[1, 0;
0, 1]
*/
전치행렬
- 행렬의 행과 열의 순서를 바꿈
cv::Mat.t()의 형태로 선언
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#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
int main(void)
{
float data[] = {2, 3, 4, 5};
cv::Mat mat1(2, 2, CV_8UC1, data);
cv::Mat mat2 = mat1.t(); // 전치 행렬 생성
std::cout << "mat1:\n" << mat1 << std::endl;
std::cout << "mat2:\n" << mat2 << std::endl;
return 0;
}
/*
mat1:
[2, 3;
4, 5]
mat2:
[2, 4;
3, 5]
*/
행렬의 곱
- $A * B$와
cv::Mat.mul(cv::Mat)이 존재 - $A * B$는 수학적인 행렬의 곱이고
mul함수는 같은 위치의 원소끼리의 곱셈이다
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#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
int main(void)
{
float data1[] = {1, 2, 3, 4};
float data2[] = {2, 3, 4, 5};
cv::Mat mat1(2, 2, CV_8UC1, data1);
cv::Mat mat2(2, 2, CV_8UC1, data2);
std::cout << "mat1 * mat2:\n" << mat1 * mat2 << std::endl;
std::cout << "mat1.mul(mat2):\n" << mat1.mul(mat2) << std::endl;
return 0;
}
/*
mat1 * mat2:
[10, 13;
22, 29]
mat1.mul(mat2):
[2, 6,
12, 20]
*/