OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中,矩阵元素除法的结果为全零可能有以下几种情况:
总结起来,OpenCV矩阵元素除法的结果为全零可能是由于零除错误、矩阵元素为零或数据类型问题导致的。在实际应用中,需要注意避免除数为零的情况,并确保矩阵元素的数据类型支持所需的运算。
关于OpenCV的更多信息和相关产品介绍,您可以参考腾讯云的OpenCV产品页面:OpenCV产品介绍。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...矩阵的乘除法: 矩阵相乘,两个矩阵只有当左边的矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,两个矩阵才可以进行矩阵的乘法运算 主要方法就是:用左边矩阵的第一行,逐个乘以右边矩阵的列,第一行与第一列各个元素的乘积相加...,第一行与第二列的各个元素的乘积相加。。。。...最后得出结果 不明白的可以继续往下看 下面我给大家举个例子 矩阵A=1 2 3 4 5 6 7 8 0 矩阵B= 1 ... 21 19 20 15 22 23 image.png 矩阵的除 对于矩阵的除法,我们一般不说矩阵的除法,通常都是讲的矩阵求逆 具体操作: 我们先将被除的矩阵转化为它的逆矩阵
一、题目 创建 50 行 50 列全零矩阵、全 1 矩阵、单位矩阵、对角矩阵,输出矩阵第 135 号元素。 二、解答 1....创建 50 行 50 列全 0 矩阵 >> m1 = zeros(50) %创建全0矩阵 >> >> disp(m1(135)) %显示135号元素 2....创建 50 行 50 列全 1 矩阵 >> m2 = ones(50) %创建全1矩阵 >> >> disp(m2(135)) %显示135号元素 3....创建 50 行 50 列单位矩阵 >> m3 = eye(50) %创建对角矩阵 >> >> disp(m3(135)) %显示135号元素 4....创建 50 行 50 列对角矩阵 >> v = ones(300,1) %创建全1向量 >> >> m4 = diag(v) %创建对角矩阵 >> >> disp(m4(135)) %显示135号元素
给定一个m×n矩阵,如果一个元素是0,则将其所在行和列全部元素变成0。 需要在原矩阵上完成操作。...样例 给出一个矩阵 [ [1, 2], [0, 3] ] 返回 [ [0, 2], [0, 0] ] 先找为零的位置,再分别置零 一种显而易见的方法是先找到为零的位置,把这些位置记下来...记录位置的时候可以用vector>来一组一组来记录,这样是最直观的。我一开始的程序也是这么写的,没有什么问题。...后来发现,如果某一行或者某一列出现多个0的话,上面的方法没有避免重复,可能在前面的操作中都已经清零过了,所以想到可以吧row和col分别用一个set来记录,顺便去重,然后分别遍历两个set,这样就可以保证不做重复的事情...&mat,int col) { for(int i=0;i<mat.size();i++) mat[i][col]=0; //这一列置零,
编译caffe时用到了opencv,其实caffe只用到OpenCV很小一部功能 ,具体就是opencv_core,opencv_imgproc,opencv_highgui三个库,用于图像读写,如果能将这个三个库全静态编译...但是opencv_highgui库在读写jpeg,png,tiff,jpeg2000图像格式时用到了第三方编解码库,默认编译opencv时opencv_highgui是动态连接系统中的图像编解码库(如/...下面全静态编译opencv_core,opencv_imgproc,opencv_highgui三个库的cmake配置命令, #后面是注释部分,使用时请删除 # $install_path用于指定安装位置...=off \ # 以下BUILD_opencv_XXXX选项用于选择或反选指定的opencv模块 -DBUILD_opencv_calib3d=off \ -DBUILD_opencv_contrib...,并安装到指定位置, # -j 8 指定8线程并行编译 make -j 8 install 使用这个版本的opencv编译出的caffe,用ldd命令查看,可以看出已经没有对opencv的任何依赖了,如下图
将图片看成类型为uint8的像素矩阵,因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算,这也被称为像素运算,像素运算包括两种: 算术运算,比如加减乘除运算。...还有一点需要注意,此时的加减很好理解,但是此时的乘除并不是矩阵之间的乘法或者除法(乘以逆矩阵),而是像素矩阵中对应元素之间的乘除,即逐位运算。...我们分别使用OpenCV提供的add函数以及直接使用图像的像素ndarray数组进行相加操作。 ? ? 执行结果: ? 可以看出执行的结果并不是我们想的那样,两种方式得到的结果并不一致。...可以看出结果还是挺炫的,相乘操作,如果非零相乘的话会让结果变大,当然0乘上任何的数都为0,由于OpenCV对超过255会变为255(乘法很容易超过255),在OpenCV相乘的结果中白色和黑色的区域会相对多一些...05 像素运算~除法 除法操作和上面类似,这里不再赘述。 ? 执行结果: ? 由于相除让结果变的都比较小,所以实际使用中使用的很少。
题目描述 解题思路 代码 复杂度分析 题目描述 题目链接 给出矩阵 matrix 和目标值 target,返回元素总和等于目标值的非空子矩阵的数量。...子矩阵 x1, y1, x2, y2 是满足 x1 <= x <= x2 且 y1 <= y <= y2 的所有单元 matrixx 的集合。...,那么最好能将从 (0,0,x,y) 的矩阵和计算出来,否则复杂度会很高。...可以设 sumi 为矩阵 matrix0 到 matrixi 的元素和,那么 sumi 的推导公式为: i == 0 && j == 0 时,sumi = matrixi i == 0 && j !...sum,复杂度为 $O(row*col)$
题目 给你一个 m x n 的二进制矩阵 mat。 每一步,你可以选择一个单元格并将它反转(反转表示 0 变 1 ,1 变 0 )。如果存在和它相邻的单元格,那么这些相邻的单元格也会被反转。...(注:相邻的两个单元格共享同一条边。) 请你返回将矩阵 mat 转化为全零矩阵的最少反转次数,如果无法转化为全零矩阵,请返回 -1 。 二进制矩阵的每一个格子要么是 0 要么是 1 。...全零矩阵是所有格子都为 0 的矩阵。 ? 示例 1: 输入:mat = [[0,0],[0,1]] 输出:3 解释:一个可能的解是反转 (1, 0),然后 (0, 1) ,最后是 (1, 1) 。...示例 2: 输入:mat = [[0]] 输出:0 解释:给出的矩阵是全零矩阵,所以你不需要改变它。...示例 3: 输入:mat = [[1,1,1],[1,0,1],[0,0,0]] 输出:6 示例 4: 输入:mat = [[1,0,0],[1,0,0]] 输出:-1 解释:该矩阵无法转变成全零矩阵
例如:将零和九之间的每一个值设置为零,十和十九之间的值设置为十等等。...利用C和C ++的这一优势,对 UCHAR域的操作可以表示为: 简单的减色算法将该公式应用于图像矩阵中的每个像素,值得一提的是:我们进行了一次除法和一次乘法运算,这两种运算会耗费昂贵的系统开销。...为解决这一问题,OpenCV添加了 cv::Mat_ 数据类型,它与Mat类似,但额外需要在定义时通过要查看的数据矩阵的内容来指定数据类型,但好处是你可以使用()操作符快速访问矩阵值。...为使差别更加明晰,我用了一个相当大(2560 X 1600)的彩色图像。此处介绍的性能适用于彩色图像. 为了得到更准确的结果,我对上百次函数调用的结果做了平均。...在调试模式下,使用引用返回值访问方法扫描全图的代价最高;在正式发布模式下,可能会优于迭代方法,但它以牺牲迭代器的安全特性为代价。 最后,可以观看YouTube频道上发布的程序运行视频。
图像像素运算 3.1 实例 读取要图像像素运算的原图片 opencv-logo-white; 复制一个和原图形状一致的矩阵,数组元素以 0 来填充;由于图像像素运算两个图像必须是一样大小,所以直接复制一个形状一致的矩阵...修改矩阵每个元素的颜色为 (110,0,250); 图像像素加法运算【cv.add】,由于保证不越界,因此相加大于255的值最后的值都是255,如果三通道都是255就是白色; 图像像素减法运算【cv.subtract...就是白色,由于复制图片的颜色是(110,0,250),所以除黑色外的颜色就是(255,0,255); 图像像素除法运算【cv.divide】,由于保证不越界,同时元素的dtype=np.uint8,所以原图像除以...4.3 总结 OpenCV和Numpy的加法运算不同,OpenCV的加法运算是饱和运算,而Numpy的加法运算是模运算。...注意:OpenCV 元素的 dtype 是 np.uint8【无符号整数(0 to 255)】;Numpy 直接定义整数元素的 dtype 是 np.int32【整数(-2147483648 to 2147483647
ones_ like以另一个数组为参数,并根据其形状和dtype创建个全 1数组 zeros、zeros_ like 类似于ones和ones_ like, 只不过产生的是全0数组而已 empty、empty.... like 创建 新数组,只分配内存空间但不填充任何值 eye、identity 创建一个正方的NXN单位矩阵(对角线为1,其余为0) 通用函数 通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数...除法或向下圆整除法(丢弃余数) power 对第一个数组中的元素A,根据第二个数组中的相应元素8:算A^B maximum、fmax 元素级的最大值计算。...零长度的数组的mean为NaN std、var 分别为标准差和方差,自由度可调(默认为n) min、max 最大值和最小值 argmin、argmax 分别为最大和最小元素的索引 cumsum 所有元素的累计和...中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的东西 函数 说明 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素,或将一维组转换为方阵(非对角线元素为0) dot 矩阵乘法 trace
题解: 第一种情况: 采用贪心的方法求得最优解。因为修改后的元素可能是原序列中没有出现过的元素。...如果修改的某一列的元素是原序列中没有出现过的元素,那么这种情况下一定可以用贪心的办法求出最优解,做法是将众数最小的一列中的每个数变成一个全新的,该列中没有出现的,使得每个周期内的元素的异或和为0的数。...第二种情况: 采用dp的方法求得最优解在这种情况下,由于没有最终修改后的元素是原数组中存在的数,因此可以从前往后枚举每一列,然后枚举选择第几行的数作为这列元素修改后的元素,由于异或具有交换性质,因此不具有顺序的问题...边界,f[0][0] = 0,目标状态是f[k][0],状态表示f[i][j]为前i列异或和为j的情况下的最小值 参考:https://www.acwing.com/solution/content/38851...不用众数 而用全新的数 for (int j = 0; j < N; j++) { // 异或和为j for (int u = 0; u
(2) 矩阵乘法 假定有两个矩阵A和B,若A为m*n矩阵,B为n*p矩阵,则C=A*B为m*p矩阵。 (3) 矩阵除法在MATLAB中,有两种矩阵除法运算:\和/,分别表示左除和右除。...对于含有标量的运算,两种除法运算的结果相同。对于矩阵来说,左除和右除表示两种不同的除数矩阵和被除数矩阵的关系,一般A\B≠B/A。...逻辑运算的运算法则为: (1) 在逻辑运算中,确认非零元素为真,用1表示,零元素为假,用0表示; (2) 设参与逻辑运算的是两个标量a和b,那么,a&b a,b全为非零时,运算结果为1,否则为0。...a|b a,b中只要有一个非零,运算结果为1。~a 当a是零时,运算结果为1;当a非零时,运算结果为0。 (3) 若参与逻辑运算的是两个同维矩阵,那么运算将对矩阵相同位置上的元素按标量规则逐个进行。...(4) 稀疏带状矩阵的创建 S=spdiags(B,d,m,n) 其中m 和n 分别是矩阵的行数和列数;d是长度为p的整数向量,它指定矩阵S的对角线位置;B是全元素矩阵,用来给定S对角线位置上的元素,行数为
对于Mat类矩阵的读取与更改,我们已经在矩阵的循环赋值中见过如何用at方法对矩阵的每一位进行赋值,这只是OpenCV提供的多种读取矩阵元素方式中的一种,本小节将详细介绍如何读取Mat类矩阵中的元素,并对其数值进行修改...接下来通过一个例子来具体说明每个属性的用处,用Mat (3, 4, CV_32FC3)定义一个矩阵,这时通道数channels()为3;列数cols为4;行数rows为3;矩阵中元素的个数为3*4,结果为...12;每个元素的字节数为32/8*channels(),最后结果为12;以字节为单位的有效长度step为eleSize()*cols,结果为48。...该方法以坐标的形式给出需要读取的元素坐标(行数,列数)。需要说明的是,如果矩阵定义的是uchar类型的数据,在需要输入数据的时候,需要强制转换成int类型的数据进行输出,否则输出的结果并不是整数。...从零学习OpenCV 4往期推荐 【从零学习OpenCV 4】Mat类介绍 【从零学习OpenCV 4】Mat类构造与赋值 【从零学习OpenCV 4】Mat类支持的运算
(2) 矩阵乘法 假定有两个矩阵A和B,若A为m*n矩阵,B为n*p矩阵,则C=A*B为m*p矩阵。 (3) 矩阵除法 在MATLAB中,有两种矩阵除法运算:\和/,分别表示左除和右除。...对于含有标量的运算,两种除法运算的结果相同。对于矩阵来说,左除和右除表示两种不同的除数矩阵和被除数矩阵的关系,一般A\B≠B/A。...逻辑运算的运算法则为: (1) 在逻辑运算中,确认非零元素为真,用1表示,零元素为假,用0表示; (2) 设参与逻辑运算的是两个标量a和b,那么,a&b a,b全为非零时,运算结果为1,否则为0。...a|b a,b中只要有一个非零,运算结果为1。~a 当a是零时,运算结果为1;当a非零时,运算结果为0。 (3) 若参与逻辑运算的是两个同维矩阵,那么运算将对矩阵相同位置上的元素按标量规则逐个进行。...(4) 稀疏带状矩阵的创建 S=spdiags(B,d,m,n) 其中m 和n 分别是矩阵的行数和列数;d是长度为p的整数向量,它指定矩阵S的对角线位置;B是全元素矩阵,用来给定S对角线位置上的元素,行数为
题目 给出矩阵 matrix 和目标值 target,返回元素总和等于目标值的非空子矩阵的数量。...子矩阵 x1, y1, x2, y2 是满足 x1 <= x <= x2 且 y1 <= y <= y2 的所有单元 matrix[x][y] 的集合。...如果 (x1, y1, x2, y2) 和 (x1', y1', x2', y2') 两个子矩阵中部分坐标不同(如:x1 != x1'),那么这两个子矩阵也不同。...示例 1: 输入:matrix = [[0,1,0], [1,1,1], [0,1,0]], target = 0 输出:4 解释:四个只含 0 的 1x1 子矩阵。...示例 2: 输入:matrix = [[1,-1], [-1,1]], target = 0 输出:5 解释:两个 1x2 子矩阵,加上两个 2x1 子矩阵,再加上一个 2x2 子矩阵。
: \n").append(indArray); System.out.println(stringBuilder); } 创建矩阵 全零矩阵:zeros // 创建2行3列的全零矩阵...INDArray indArray0 = Nd4j.zeros(2, 3); disp("全零矩阵", indArray0); 执行结果 全零矩阵 维度 : 2 形状 : [2, 3] 完整矩阵 :...0.4413, 0.4173]] 随机高斯分布的矩阵(平均值为0,标准差为1):randn // 创建2行3列的随机高斯分布矩阵 INDArray indArray3 = Nd4j.randn(2...的结构创建一个2行3列的矩阵,该矩阵的所有元素的值都等于10(入参), // 然后,用该矩阵减去indArray11,结果作为rsub方法的返回值返回 INDArray indArray12 = indArray11...3行2列矩阵的叉乘", indArray13.mmul(indArray15)); 执行结果,可见,2行3列矩阵的每一行的元素,都和3行2列矩阵每一列的元素做两两相乘再相加,一共四个值,所以结果就是2行
(3,4)) # 创建3*4的全1矩阵 print(a_ones) # 结果 [[ 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1.]] a_zeros = np.zeros...((3,4)) # 创建3*4的全0矩阵 print(a_zeros) # 结果 [[ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.]] a_eye = np.eye...] = 0 矩阵小于0的,都设置为0 场景三:矩阵变一维向量:ravel() data.array.ravel() (2)求平均: 获得矩阵中元素的平均值可以通过函数mean()。...,exnp.sqrt(a)对矩阵a中每个元素开根号√x (4)累计和: aaa.cumsum() 2 结果为:array([ 10, 19, 27, 34, 40, 45, 87, 120...(小)值 # 例如 print(a.max(axis=0)) # 结果为 [4 5 6] print(a.max(axis=1)) # 结果为 [3 6] # 要想获得最大最小值元素所在的位置,可以通过
1矩阵 zeros创建全0矩阵 eye创建单位矩阵 empty创建空矩阵(实际有值) import numpy as np a_ones = np.ones((3,4)) # 创建3*4的全...*4的全0矩阵 print(a_zeros) # 结果 [[ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.]] a_eye = np.eye(3) # 创建3阶单位矩阵...= 0 矩阵小于0的,都设置为0 场景三:矩阵变一维向量:ravel() data.array.ravel() (2)求平均: 获得矩阵中元素的平均值可以通过函数mean()。...np.exp(a) 对矩阵a中每个元素取指数函数,ex np.sqrt(a) 对矩阵a中每个元素开根号√x (4)累计和: aaa.cumsum() 2 结果为:array([ 10, 19,...(小)值 # 例如 print(a.max(axis=0)) # 结果为 [4 5 6] print(a.max(axis=1)) # 结果为 [3 6] # 要想获得最大最小值元素所在的位置,可以通过
例如: 其中第一个数字是起始值,第二个数字是终止值,第三个数字是这个区间向量的个数 函数zeros(1,n):创建全零的向量 例如: 其中第一个数字是数组的行数,第二个数字是数组的列数。...可以通过以下两种方式中的任意一种访问向量中的元素: 使用数值向量和逻辑向量。 数值索引 通过在括号内输入零个或多个元素的索引值,可以单个或分组访问向量中的元素。...向量运算 算术运算 向量中的加减法运算 可以看见是对向量中每个元素进行加法运算,减法也一样 向量中的乘法、除法....例子 向量中的指数 . ∗ .* .∗ 和 ∗ * ∗的区别: 对于矩阵和数字之间的运算, . ∗ .* .∗ 和 ∗ * ∗没什么区别,但是对于矩阵和矩阵之间, . ∗ .* .∗ 表示矩阵对应元素相乘...逻辑运算 向量的逻辑运算会产生的逻辑结果向量。
如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种)。...uchar (无符号字符,即0到255之间取值的数)类型的值除以 int 值,结果仍是 char 。因为结果是char类型的,所以求出来小数也要向下取整。...值得注意的是,我们这里用到了除法和乘法运算,而这两种运算又特别费时,所以,我们应尽可能用代价较低的加、减、赋值等运算替换它们。...如果矩阵是以连续方式存储的,我们只需请求一次指针、然后一路遍历下去就行。彩色图像的情况有必要加以注意:因为三个通道的原因,我们需要遍历的元素数目也是3倍。...,每列中有3个uchar元素,这可以被认为是一个小的包含uchar元素的vector,在OpenCV中用Vec3b来命名。
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