Question

我想根据以下公式在OpenCV中执行矩阵计算：

newMat = 1 / ( 1 + exp( scalar * ( otherScalar - Matrix ) ) )

在OpenCV中有一种简单的方法可以做到这一点，还是我必须在for循环中计算它？对我来说主要的问题是exp（Matrix）。

此致

Answer 1

对于单通道图像，Maecky的答案非常好。

如果您的图片有多个频道，则会开始有趣。出于某些原因，

float(scalar) - _3ChannelMat

仅在第一个通道上应用该操作，而乘法

float(scalar2) * _3channelMat

在图像的所有通道上完成。好笑，不是吗？

解决方案是使用cv :: Scalars：

newMat = cv::Scalar(0.4, 0.4, 0.4) * ( cv::Scalar(255, 255, 255) - _3channelMat);

我刚刚提到了一个关于这种奇怪行为的错误，但还没有答案。

Answer 2

好的，我自己找到了答案，这里是代码，如果有人有同样的问题：

newMat = float(scalar) * ( float(otherScalar) - newMat);
cv::exp( newMat, newMat );
newMat= 1.0f / ( 1.0f + newMat);

Answer 3

@Maecky你很可能在你的答案中写了一个错误。

1+A通常表示I+A ，1 / A表示反转（即A ^ { - 1}），其中I是单位矩阵 - 在matlab和opencv中称为eye。（此外，F / A === F * A ^ { - 1}）

在你的解决方案中，你要为newMat添加一个全矩阵（在matlab和opencv中称为一个矩阵），而不是眼睛。

正确（即计算（I + exp（标量*（otherScalar * I-Matrix）））^ { - 1}）：

using namespace cv;
Size s = Matrix.size();
int t = Matrix.type();
Mat newMat;
Mat I = Mat::eye(s,t);

exp( scalar * ( otherScalar*I - Matrix ), newMat );
newMat = (I + newMat).inv();

OpenCv使用exp与Mat

3 个答案: