OpenCV笔记 (轻量级Matx)

//一个轻量的数值数组,值是分配在栈上的。这个代表一个二维数组。
template<typename _Tp, int m, int n> class Matx
{
public:
    typedef _Tp value_type;
    typedef Matx<_Tp, (m < n ? m : n), 1> diag_type;
    typedef Matx<_Tp, m, n> mat_type;
    enum { depth = DataDepth<_Tp>::value, rows = m, cols = n, channels = rows*cols,
           type = CV_MAKETYPE(depth, channels) };
    //! default constructor
    Matx();
    Matx(_Tp v0); //!< 1x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1); //!< 1x2 or 2x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2); //!< 1x3 or 3x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3); //!< 1x4, 2x2 or 4x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4); //!< 1x5 or 5x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5); //!< 1x6, 2x3, 3x2 or 6x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6); //!< 1x7 or 7x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7); //!< 1x8, 2x4, 4x2 or 8x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8); //!< 1x9, 3x3 or 9x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9); //!< 1x10, 2x5 or 5x2 or 10x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
         _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
         _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11); //!< 1x12, 2x6, 3x4, 4x3, 6x2 or 12x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
         _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
         _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11,
         _Tp v12, _Tp v13, _Tp v14, _Tp v15); //!< 1x16, 4x4 or 16x1 matrix
    explicit Matx(const _Tp* vals); //!< initialize from a plain array
    static Matx all(_Tp alpha);
    static Matx zeros();
    static Matx ones();
    static Matx eye();
    static Matx diag(const diag_type& d);
    static Matx randu(_Tp a, _Tp b);
    static Matx randn(_Tp a, _Tp b);
    //! dot product computed with the default precision
    _Tp dot(const Matx<_Tp, m, n>& v) const;
    //! dot product computed in double-precision arithmetics
    double ddot(const Matx<_Tp, m, n>& v) const;
    //! convertion to another data type
    template<typename T2> operator Matx<T2, m, n>() const;
    //! change the matrix shape
    template<int m1, int n1> Matx<_Tp, m1, n1> reshape() const;
    //! extract part of the matrix
    template<int m1, int n1> Matx<_Tp, m1, n1> get_minor(int i, int j) const;
    //! extract the matrix row
    Matx<_Tp, 1, n> row(int i) const;
    //! extract the matrix column
    Matx<_Tp, m, 1> col(int i) const;
    //! extract the matrix diagonal
    diag_type diag() const;
    //! transpose the matrix
    Matx<_Tp, n, m> t() const;
    //! invert matrix the matrix
    Matx<_Tp, n, m> inv(int method=DECOMP_LU) const;
    //! solve linear system
    template<int l> Matx<_Tp, n, l> solve(const Matx<_Tp, m, l>& rhs, int flags=DECOMP_LU) const;
    Vec<_Tp, n> solve(const Vec<_Tp, m>& rhs, int method) const;
    //! multiply two matrices element-wise
    Matx<_Tp, m, n> mul(const Matx<_Tp, m, n>& a) const;
    //! element access
    const _Tp& operator ()(int i, int j) const;
    _Tp& operator ()(int i, int j);
    //! 1D element access
    const _Tp& operator ()(int i) const;
    _Tp& operator ()(int i);
    Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_AddOp);
    Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_SubOp);
    template<typename _T2> Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp);
    Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_MulOp);
    template<int l> Matx(const Matx<_Tp, m, l>& a, const Matx<_Tp, l, n>& b, Matx_MatMulOp);
    Matx(const Matx<_Tp, n, m>& a, Matx_TOp);
    _Tp val[m*n]; //< matrix elements
};






原文地址:https://www.cnblogs.com/fireae/p/3685320.html