Question

我有一个Mat2d矩阵，其中每个元素都是一个2D矢量。例如：

[[x0, y0], [x1, y1]
 [x2, y2], [x3, y3]]

我想通过Mat1d相机矩阵将每个向量相乘：

[fx, 0,  cx, 
 0,  fy, cy, 
 0,  0,  1]

（每个向量表示网格中顶点的位置，我想将其从相机空间转换为像素空间。）

对于此示例，结果矩阵将是：

[[x0 * fx + cx, y0 * fy + cy], [x1 * fx + cx, y1 * fy + cy]
 [x2 * fx + cx, y2 * fy + cy], [x3 * fx + cx, y3 * fy + cy]]

实现这一目标的最简单有效的方法是什么？

这是我目前的做法：

Mat2d points = getMesh();
Mat1d cameraMtrx = getCameraMtrx();

for(int col = 0; col < points.cols; col++){
    for(int row = 0; row < points.rows; row++){
        points.at<Vec2d>(row, col).val[0] = points.at<Vec2d>(row, col)[0] * cameraMtrx.at<double>(0, 0) + cameraMtrx.at<double>(0, 2);
        points.at<Vec2d>(row, col).val[1] = points.at<Vec2d>(row, col)[1] * cameraMtrx.at<double>(1, 1) + cameraMtrx.at<double>(1, 2);
    }
}

Answer 1

OpenCV Documentation已经详细介绍了各种有效迭代cv::Mat的方法，在提出的方法中，最有效的方法是使用cv::LUT()，但是从这个问题的上下文中，我猜输入矩阵值的范围不固定，因此无法创建查找表。对于RGB图像，这非常有用，因为我们事先知道最小值将是0和最大值将是255，因此我们可以轻松创建一个lookUp表，但是在这个问题中，我们需要将两个矩阵相乘，我假设它们不是图像，所以我们将使用{{3 }}

int cameraMatrix[] = {2, 0, 10, 0, 4, 20, 0, 0, 1};
cv::Mat mat(2, 2, CV_32FC2, cv::Scalar(100, 20));
cv::Size contSize = mat.size();

// Calculate the length of array if the input matrix was flatten, in case of continuous matrix only.
if (mat.isContinuous()) {
    contSize.width *= contSize.height;
    contSize.height = 1;
}

cv::Vec2f* ptr;
for (int i = 0; i < contSize.height; ++i)
{
    ptr = mat.ptr<cv::Vec2f>(i);
    for (int j = 0; j < contSize.width; ++j)
    {
        ptr[j] = cv::Vec2f(ptr[j].val[0]*cameraMatrix[0] + cameraMatrix[2], ptr[j].val[1] * cameraMatrix[4] + cameraMatrix[5]);
    }
}

OpenCV：如何通过Mat1d矩阵有效地将Mat2d矩阵的每个元素相乘

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