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opencv 矩阵操作函数

pow()对矩阵内的每个元素求幂4cv2.randu()用均匀分布的随机数填充给定的矩阵5cv2.randn()用正态分布的随机数填充给定的矩阵6cv2.randShuffle()随机打乱矩阵元素7cv2....reduce()通过特定的操作将二维矩阵缩减为向量8cv2.repeat()将一个矩阵的内容复制到另一个矩阵9cv2.setIdentity()将矩阵中对角线上的元素设为1，其他置010cv2.solve...()求出线性方程组的解11cv2.solveCubic()找到三次方程的实根12cv2.solvePoly()找到多项式方程的复根13cv2.sort()在矩阵中排序任意行或列的元素14cv2.sortIdx...()与 cv2.sort() 的目的相同，除了矩阵是未修改的，并返回索引15cv2.split()将一个多通道矩阵分割成多个单通道矩阵16cv2.sqrt()计算矩阵逐元素的平方根17cv2.subtract...()实现两个矩阵逐元素相减18cv2.trace()计算一个矩阵的迹19cv2.transform()在矩阵的每个元素上应用矩阵变换20cv2.transpose()矩阵的转置运算

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    Python-Numpy中array和matrix的用法

    中，逐元素操作和矩阵操作有着明显的不同 向量可以不被视为矩阵 具体说来：  dot(), multiply()，* array：* -逐元素乘法，dot() -矩阵乘法 matrix：* -矩阵乘法，...multiply() -逐元素乘法 处理向量 array：形状为 1xN, Nx1, N 的向量的意义是不同的，类似于 A[:,1] 的操作返回的是一维数组，形状为 N，一维数组的转置仍是自己本身 matrix...v 在 dot(A,v) 被看成列向量，在 dot(v,A) 中被看成行向量，这样省去了转置的麻烦 [BAD!]...很多函数返回的是 array，即使传入的参数是 matrix [GOOD] A*B 是矩阵乘法 [BAD!] 逐元素乘法需要调用 multiply 函数 [BAD!].../ 是逐元素操作 当然在实际使用中，二者的使用取决于具体情况。

    1.3K00

    机器之心最干的文章：机器学习中的矩阵、向量求导

    等，表示这是两个不同的常数向量)。向量默认为列向量，行向量需要用列向量的转置表示，例如 ? 等。 矩阵用大写字母表示，如A 等，其元素记作 ? (注意这里 a 用的是小写字母。...这里用行向量或列向量的 说法仅仅为了把公式用矩阵相乘的方式表示出来方便，因为在数学公式总要指定向量是行向量或者列向量中的某一个，才能与公式里的其他部分做矩阵运算时维度相容。下同。...表示取对角矩阵 D 的对角线上的元素组成列向量， ? 表示两个向量逐元素相乘。 由于最终的结果是两个向量逐元素相乘，所以也可以交换一下相乘的顺序，写成： ?...实数对矩阵求导，结果是和 X 同型的矩阵。此条证明较繁琐，大致过程是用逐元素求导+伴随矩阵的性质推导，过程可参考 math overflow。最好能直接记住。 矩阵求导的链式法则 设 ?...（注意矩阵转置不改变其 F 范数，并且实值函数对 X 和 X_T 的导数互为转置） ? 方法三：根据定义逐元素地算，然后合并成向量、再合并成矩阵。

    3.4K120

    从零开始深度学习（九）：神经网络编程基础

    首先，按列求和，计算每种食物中（100g）三种营养成分总和，然后分别用不用营养成分的卡路里数量除以总和，计算百分比。 那么，能否在向量化的基础上用代码完成这样的一个计算过程呢？...那么一个 的矩阵是怎么和 的矩阵做除法的呢？来看一些广播的例子： 在 numpy 中，当一个 的列向量与一个常数做加法时，实际上会将常数扩展为一个 的列向量，然后两者做逐元素加法。...结果就是右边的这个向量。这种广播机制对于行向量和列向量均可以使用。 再看下一个例子。 用一个 的矩阵和一个 的矩阵相加，其泛化形式是 的矩阵和 的矩阵相加。...在执行加法操作时，其实是将 的矩阵复制成为 的矩阵，然后两者做逐元素加法得到结果。针对这个具体例子，相当于在矩阵的第一列全部加100，第二列全部加200，第三列全部加300。...之后做逐元素四则运算。

    1.3K20

    用python求解特征向量和拉普拉斯矩阵

    学过线性代数和深度学习先关的一定知道特征向量和拉普拉斯矩阵，这两者是很多模型的基础，有着很重要的地位，那用python要怎么实现呢？...特征值和特征向量 import scipy as sc #返回特征值，按照升序排列，num定义返回的个数 def eignvalues(matrix, num): return sc.linalg.eigh...(matrix, eigvalues(0, num-1))[0] #返回特征向量 def eighvectors(matrix): return sc.linalg.eigh(matrix,...minValue = eighvalues(matrix, 1) #调用特征向量函数，获取所有的特征向量 vectors = eighvectors(matrix, 3) 拉普拉斯矩阵 很多图模型中都涉及到拉普拉斯矩阵...，它有三种形式，这次给出的代码是D-A(度矩阵-邻接矩阵）和第二种标准化的形式: 微信图片_20220105164255.png #laplacian矩阵 import numpy as np def

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    矩阵求导术（下）

    我们先定义向量对向量的导数 ；再定义矩阵的（按列优先）向量化，并定义矩阵F对矩阵X的导数。导数与微分有联系。几点说明如下： 按此定义，标量对矩阵的导数是向量，与上篇的定义不兼容，不过二者容易相互转换。...此式证明见张贤达《矩阵分析与应用》第107-108页。 转置：，A是矩阵，其中是交换矩阵(commutation matrix)。 逐元素乘法：，其中是用A的元素（按列优先）排成的对角阵。...观察一下可以断言，若矩阵函数F是矩阵X经加减乘法、行列式、逆、逐元素函数等运算构成，则使用相应的运算法则对F求微分，再做向量化并使用技巧将其它项交换至左侧，即能得到导数。...例3：，是，是，是矩阵，为逐元素函数，求。 解：先求微分：，再做向量化，使用矩阵乘法的技巧：，再用逐元素乘法的技巧：，再用矩阵乘法的技巧：，对照导数与微分的联系得到。...为求，先求微分：定义，，这里需要化简去掉逐元素乘法，第一项中 ，第二项中，故有，其中 ，代入有，做向量化并使用矩阵乘法的技巧，得到。 最后做个总结。

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    219个opencv常用函数汇总

    ； 19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件； 20、cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间； 21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素...39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算； 40、cvDotProduct：计算两个向量的点积； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转...； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素； 45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素；...； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert：求矩阵的逆； 56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离； 57、cvMax：...：通过给定的操作符将二维数组简为向量； 69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制； 70、cvSet：用给定值初始化数组； 71、cvSetZero：将数组中所有元素初始化为0； 72、cvSetIdentity

    3.5K10

    OpenCv结构和内容

    ； 19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件； 20、cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间； 21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素...39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算； 40、cvDotProduct：计算两个向量的点积； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转...； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素； 45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素；...； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert：求矩阵的逆； 56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离； 57、cvMax：...：通过给定的操作符将二维数组简为向量； 69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制； 70、cvSet：用给定值初始化数组； 71、cvSetZero：将数组中所有元素初始化为0； 72、cvSetIdentity

    1.5K10

    【深度学习】Pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~四维张量；conv3d~五维张量）

    矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....向量范数、矩阵范数、与谱半径详解 【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...(tensor1, tensor2) print(result.shape) torch.mul：用于对两个张量进行逐元素相乘，即*运算符，会将两个张量的每个元素进行相乘。...tensor1, tensor2) # 结果为 shape (2, 2) print("Matmul result:") print(result_matmul) # 使用 torch.mul 进行逐元素相乘...result_mul = torch.mul(tensor1, tensor2.T) # 结果为逐元素相乘后的张量 print("\nMul result:") print(result_mul)

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    【机器学习】在向量的流光中，揽数理星河为衣，以线性代数为钥，轻启机器学习黎明的瑰丽诗章

    1.2.2 向量的表示方法 数学表示：用列向量或行向量表示，例如： 列向量： \mathbf{v} = \begin{bmatrix} v_1 \\ v_2 \\ v_3 \end{bmatrix}...1.3.1 向量加法 两个维度相同的向量可以逐元素相加。...A_{23} = 6 表示第二行第三列的元素。 2.2.2 矩阵的维度 矩阵的维度用“行数 × 列数”表示，例如： 上述矩阵 (A) 的维度是 2 \times 3 （2 行 3 列）。...:\n", A) print("A 的形状:", A.shape) # 输出 (2, 3) 2.3 矩阵的基本运算 2.3.1 矩阵加法 两个矩阵相加要求维度相同，逐元素相加。...标量（普通数值）与矩阵相乘是将标量逐元素乘以矩阵中的每个元素。

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    啥是卷积核？动画演示

    在卷积神经网络里，卷积核其实就是一个过滤器，但在深度学习里，它不做反转，而是直接执行逐元素的乘法和加法，我们把这个又称为互相关，在深度学习里称为卷积。 那为什么在图像处理上，需要进行卷积处理呢。...单通道形式 对于具有1个通道的图像，下图演示了卷积的运算形式： 这里的filter是一个3*3矩阵，步长是1，填充为0。filter在输入数据中滑动。在每个位置，它都在进行逐元素的乘法和加法。...假设一个3*3的卷积核，其输入矩阵是4*4的形状，经过步长为1，填充为0的卷积结果为： 转置卷积过程为，第一步，将卷积核矩阵重新排列为4*16形状： 第二步，将卷积结果重新排列为1维行向量： 第三步...，将重排矩阵转置后与行向量转置后相乘，得到16个元素的1维列向量： 第四步，对列向量进行重排为4*4的矩阵，得到最终结果： 这样就通过转置卷积将2x2的矩阵反卷为一个4x4的矩阵，但从结果也可以看出反卷积的结果与原始输入信号不同...我们用大小为1*1*3的卷积核做1x1卷积。

    29510

    一文搞懂卷积核的基本概况 ！！

    在卷积神经网络里，卷积核其实就是一个过滤器，但在深度学习里，它不做反转，而是直接执行逐元素的乘法和加法，我们把这个又称为互相关，在深度学习里称为卷积。 那为什么在图像处理上，需要进行卷积处理呢。...单通道形式 对于具有1个通道的图像，下图演示了卷积的运算形式： 这里的 filter 是一个3*3矩阵，步长是1，填充为0。filter在输入数据中滑动。在每个位置，它都在进行逐元素的乘法和加法。...假设一个 3*3 的卷积核，其输入矩阵是 4*4 的形状，经过步长为1，填充为0的卷积结果为： 转置卷积过程为： Step1：将卷积核矩阵重新排列为 4*16 形状 Step2：将卷积结果重新排列为1维行向量...Step3：将重排矩阵转置后与行向量转置后相乘，得到16个元素的1维列向量 Step4：对列向量进行重排为 4*4 对矩阵，得到最终结果 这样就通过转置卷积将 2x2 的矩阵反卷为一个 4x4 的矩阵...我们用大小为 1*1*3 的卷积核做 1x1 卷积。

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    卷积核的基本概况

    在卷积神经网络里，卷积核其实就是一个过滤器，但在深度学习里，它不做反转，而是直接执行逐元素的乘法和加法，我们把这个又称为互相关，在深度学习里称为卷积。 那为什么在图像处理上，需要进行卷积处理呢。...单通道形式 对于具有1个通道的图像，下图演示了卷积的运算形式： 这里的filter是一个3*3矩阵，步长是1，填充为0。filter在输入数据中滑动。在每个位置，它都在进行逐元素的乘法和加法。...假设一个3*3的卷积核，其输入矩阵是4*4的形状，经过步长为1，填充为0的卷积结果为： 转置卷积过程为，第一步，将卷积核矩阵重新排列为4*16形状： 第二步，将卷积结果重新排列为1维行向量： 第三步...，将重排矩阵转置后与行向量转置后相乘，得到16个元素的1维列向量： 第四步，对列向量进行重排为4*4的矩阵，得到最终结果： 这样就通过转置卷积将2x2的矩阵反卷为一个4x4的矩阵，但从结果也可以看出反卷积的结果与原始输入信号不同...我们用大小为1*1*3的卷积核做1x1卷积。

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    线性代数 - 1 - 基础知识

    定义 向量： 向量默认为列向量： image.png 矩阵 \mathbf{X} \in \mathbb{R}^{m \times n}，表示为： image.png 范数 向量范数 1-...矩阵范数 1-范数（列模） 矩阵的每一列上的元素绝对值先求和，再从中取个最大的，（列和最大） image.png 2-范数（谱模）： 最大特征值开平方根： image.png 无穷范数...n维平行多面体的体积，该体积有正负，若存在线性相关的向量，行列式为0 行列式A中某行(或列)用同一数k乘,其结果等于kA 行列式A等于其转置行列式AT(AT的第i行为A的第i列) 行列式A中两行（或列）...) \in \mathbb{R}^{m \times n} ，定义： 阿达马积(Hadamard product)（又称作逐元素积） image.png 克罗内积(Kronnecker product...向量（ m维向量）对向量 ( n维向量) 的偏导数（雅可比矩阵，行优先）如果为列优先，则为矩阵的转置。

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