Question

我正在使用 OpenCV 一段时间，现在我遇到了需要这种类型的乘法的地步：

定义矩阵T，其中包含Vec3d ¹类型的元素。矩阵T的大小为：M X N.矩阵T必须乘以向量Phi，其大小为：N X 1，包含double s作为值。结果的每个元素必须是两个矩阵的矩阵乘法的结果。

我不想进行分量乘法，而是进行“实际”矩阵乘法，例如：将T ²的第一个元素与矩阵J的第一个元素相乘，然后乘以矩阵T的第二个元素³使用矩阵J的第二个元素。在完成T的第一行，然后总结结果之前，请执行此操作。结果是M X 1。

例如，如果T为3 X 2矩阵且Phi为2 X 1矩阵，则对于结果的第一个值，计算应为T_11 * phi_11 + T_12 * phi_21。目前我正在使用两个缓慢的for循环：

for (int i = 0; i<M; ++i){
    cv::Mat summedResult = cv::Mat(3, 1, CV_64F, double(0));
    for (uint32 j = 0; j<N; ++j){
        summedResult = summedResult + 
        (cv::Mat(mMatrixT.at<cv::Vec3d>(i, j)) * mMatrixPhi.at<double>(j));
    }
    // The result matrix contains values of type Vec3d again
    mResultMatrix.at<cv::Vec3d>(i) = cv::Vec3d(summedResult);
}

更一般地说：是否有可能在OpenCV中有效地乘以包含Vec3ds和double s的矩阵？

^{1。包含双打的三维向量。}

^{2。坐标：1,1}

^{3。坐标：1,2}

Answer 1

我仍然不知道你期望什么样的结果，但也许可以试试这个：

假设你有一个Vec3d的MxN矩阵和一个double类型的Nx1矩阵，你的结果将是Vec3d类型的Mx1矩阵：

for (int i = 0; i<M; ++i)
    {
        cv::Vec3d summedResult; // here this must be a Vec3d instead of a matrix, if I assume the right result expection
        for (uint32 j = 0; j<N; ++j)
        {
            summedResult = summedResult + (mMatrixT.at<cv::Vec3d>(i, j) * mMatrixPhi.at<double>(j));
        }
        // The result matrix contains values of type Vec3d again
        mResultMatrix.at<cv::Vec3d>(i) = summedResult;
    }

编辑：

很抱歉，没有读到你提供的代码有效，但速度太慢......好吧，我希望没有优化，因为数学上没有定义。您可以做的是将Vec3d垫转换为Mx（3 * N）矩阵并将Nx1垫转换为（3 * N）x1垫（下一个值之前相同值的3倍）并使用OpenCV矩阵产品直。但是由于两个矩阵的尺寸都要大3倍，所以可能不会更快;）

编辑：将是一个不同的结果，因为每个元素将是Vec3d元素的总和...

OpenCV：使用包含Vec3d的矩阵和包含双精度的矩阵进行矩阵乘法

1 个答案: