OpenCV 图形API(10)用于执行标量除以矩阵的逐元素操作函数divRC()

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

描述

标量除以矩阵。

函数 divRC 将给定的标量除以矩阵 src 的每个元素,并将结果保存在与 src 具有相同大小和类型的新的矩阵中:
dst(I) = saturate(divident*scale/src(I)) \texttt{dst(I) = saturate(divident*scale/src(I))} dst(I) = saturate(divident*scale/src(I))

当 src(I) 为零时,dst(I) 也将为零。多通道矩阵的不同通道独立处理。矩阵可以是单通道或多通道。输出矩阵必须与 src 具有相同的大小和深度。

支持的矩阵数据类型为 CV_8UC1, CV_8UC3, CV_16UC1, CV_16SC1, CV_32FC1。

cv::gapi::divRC 函数用于执行标量除以矩阵的逐元素操作,并可以选择性地应用缩放因子和指定输出数据类型深度。与 cv::gapi::divC 不同,divRC 是将一个标量(被除数)除以矩阵中的每个元素(除数),而不是相反。

函数原型

cpp 复制代码
GMat cv::gapi::divRC 	
(
 	const GScalar &  	divident,
	const GMat &  	src,
	double  	scale,
	int  	ddepth = -1 
) 		

参数

  • 参数src:输入矩阵。
  • 参数divident:要被除的数(被除数)。
  • 参数ddepth:输出矩阵的可选深度。如果为 -1,则输出矩阵的深度将与输入矩阵的深度相同。
  • 参数scale:缩放因子。

返回值

返回一个 GMat 对象,表示标量除以矩阵中每个元素并经过缩放后的结果。

代码示例

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <opencv2/gapi/core.hpp>  // 包含G-API核心功能
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 创建示例数据
    cv::Mat src = ( cv::Mat_< float >( 2, 2 ) << 2.0f, 4.0f, 8.0f, 16.0f );
    cv::Scalar divident( 16.0 );  // 标量被除数
    double scale = 1.0;           // 缩放因子

    // 检查输入矩阵是否为空
    if ( src.empty() )
    {
        std::cerr << "无法加载输入矩阵,请检查数据。" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 定义G-API图中的输入
    cv::GScalar gdivident( divident );
    cv::GMat gsrc;
    int ddepth = -1;  // 使用默认深度

    // 执行除法操作
    auto gdst = cv::gapi::divRC( gdivident, gsrc, scale, ddepth );

    // 创建一个计算图
    cv::GComputation div_graph( cv::GIn( gsrc ), cv::GOut( gdst ) );

    // 输出矩阵
    cv::Mat result;

    // 编译并执行计算图
    div_graph.apply( cv::gin( src ), cv::gout( result ) );

    // 打印结果
    std::cout << "Result: \n" << result << std::endl;

    return 0;
}

运行结果

bash 复制代码
Result: 
[8, 4;
 2, 1]
相关推荐
乌旭1 小时前
量子计算与GPU的异构加速:基于CUDA Quantum的混合编程实践
人工智能·pytorch·分布式·深度学习·ai·gpu算力·量子计算
deephub2 小时前
CLIMB自举框架:基于语义聚类的迭代数据混合优化及其在LLM预训练中的应用
人工智能·深度学习·大语言模型·聚类
思通数科AI全行业智能NLP系统3 小时前
AI视频技术赋能幼儿园安全——教师离岗报警系统的智慧守护
大数据·人工智能·安全·目标检测·目标跟踪·自然语言处理·ocr
struggle20254 小时前
deepseek-cli开源的强大命令行界面,用于与 DeepSeek 的 AI 模型进行交互
人工智能·开源·自动化·交互·deepseek
ocr_sinosecu15 小时前
OCR定制识别:解锁文字识别的无限可能
人工智能·机器学习·ocr
奋斗者1号5 小时前
分类数据处理全解析:从独热编码到高维特征优化
人工智能·机器学习·分类
契合qht53_shine5 小时前
深度学习 视觉处理(CNN) day_02
人工智能·深度学习·cnn
就叫飞六吧6 小时前
如何判断你的PyTorch是GPU版还是CPU版?
人工智能·pytorch·python
zsffuture6 小时前
opencv 读取3G大图失败,又不想重新编译opencv ,可以如下操作
人工智能·opencv·webpack
AntBlack6 小时前
别说了别说了 ,Trae 已经在不停优化迭代了
前端·人工智能·后端