我不时要将一些Matlab代码移植到OpenCV。
几乎总有办法在OpenCV中执行此操作并使用适当的功能。然而，它并不总是很容易找到。
因此，我想开始这个总结，以找到并收集Matlab和OpenCV之间的一些等价物。
我使用Matlab函数作为标题并从Matlab帮助中附加其描述。之后，我们赞赏OpenCV示例或解决方案链接。
答案 0 :(得分：19)
复制并平铺数组。 B = repmat（A，M，N）创建一个大的矩阵B，由A的副本的M-by-N平铺组成.B的大小是[size（A，1）* M，size（A，2） ] * N。语句repmat（A，N）创建N-by-N平铺。
B =重复（A，M，N）
查找非零元素的索引。 I = find（X）返回对应于数组X的非零项的线性索引.X可以是逻辑表达式。使用IND2SUB（SIZE（X），I）从线性索引I计算多个下标。
二维卷积。 C = conv2（A，B）执行矩阵A和B的2-D卷积。如果[ma，na] = size（A），[mb，nb] = size（B），[mc，nc] =大小（C），则mc = max（[ma + mb-1，ma，mb]），nc = max（[na + nb-1，na，nb]）。
缩放数据并显示为图像。 imagesc（...）与IMAGE（...）相同，只是缩放数据以使用完整的色彩图。
多维图像的N-D滤波。 B = imfilter（A，H）用多维滤波器H对多维数组A进行滤波.A可以是逻辑的，也可以是任何类和维的非稀疏数值数组。结果B具有与A相同的大小和类别。
区域最大值。 BW = imregionalmax（I）计算I的区域最大值.imregionalmax返回二进制图像BW，其大小与I相同，用于标识区域最大值在I中的位置。在BW中，设置为1的像素标识区域最大值;所有其他像素都设置为0.
2-D顺序统计过滤。 B = ordfilt2（A，ORDER，DOMAIN）用DOMAIN中非零元素指定的有序邻居集中的ORDER-th元素替换A中的每个元素。
选择感兴趣的多边形区域。使用roipoly在图像中选择感兴趣的多边形区域。 roipoly返回一个二进制图像，您可以将其用作屏蔽过滤的掩码。
近似渐变。 [FX，FY] =梯度（F）返回矩阵F的数值梯度.FX对应于dF / dx，x（水平）方向的差异。 FY对应于dF / dy，y（垂直）方向的差异。假定每个方向上的点之间的间隔为1。当F是向量时，DF =梯度（F）是1-D梯度。
来自多个下标的线性索引。 sub2ind用于确定与给定的下标值集相对应的等效单个索引。
求解线性方程组A*x = B。矩阵A和B必须具有相同的行数。