OpenCV を用いた行列操作（OpenCV 4.5 対応）（C++ を使用）

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

OpenCV について [PDF] , [パワーポイント]
OpenCV のインストール，画像表示を行う C++ プログラムの実行手順: 別ページ »で説明
OpenCVとPythonを活用した画像・ビデオ処理プログラム: 別ページ »にまとめ
OpenCV 4 の C/C++ プログラム: 別ページ »にまとめている．

【OpenCV の公式情報】

OpenCV の公式ページ: https://opencv.org
GitHub の OpenCV のページ: https://github.com/opencv/opencv/releases

用語

このページでは，行列、行ベクトル，列ベクトルという言葉を次の意味で扱う．

行列： n行m列の行列 (n>=1, m>=1)
行ベクトル： 1行m列の行列 (m>=1)
列ベクトル： n行1列の行列 (n>=1)

要素の型

◆ チャンネル数＝１の場合の表記　※　末尾に「C1」を付けても同じ意味

CV_8U: 8-bit unsigned integer (uchar)
CV_8S: 8-bit signed integer (schar)
CV_16U: 16-bit unsigned integer (ushort)
CV_16S: 16-bit signed integer (short)
CV_32S: 32-bit signed integer (int)
CV_32F: 32-bit floating-point number (float)
CV_64F: 64-bit floating-point number (double)

行ベクトル

https://docs.opencv.org/modules/core/doc/basic_structures.html#mat

行ベクトルのコンストラクタ

行ベクトルのコンストラクタ

unsigned char v[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
cv::Mat vec01 = cv::Mat(1, sizeof(v)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v);

全要素が 0 の行ベクトル: cv::Mat::zeros
「cv::Mat::zeros(1, m, ＜要素型＞)」のように書く．m は列数．
```
cv::Mat vec02 = cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U);
```
全要素が 1 の行ベクトル: cv::Mat::ones
「cv::Mat::ones(1, m, ＜要素型＞)」のように書く．m は列数．
```
cv::Mat vec03 = cv::Mat::ones(1, 5, CV_8U);
```
全要素が同じ値 の行ベクトル: cv::Mat
「cv::Mat(1, 5, ＜要素型＞, cv::Scalar(x));」のように書く．m は列数．
```
cv::Mat vec04 = cv::Mat(1, 5, CV_8U, cv::Scalar(8));
```
[A, B) の一様乱数を要素に持つ行ベクトル: cv::randu
「cv::randu(vec, Scalar(A), cv::Scalar(B));」
```
cv::Mat vec05 = cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U);
cv::randu(vec05, cv::Scalar(0), cv::Scalar(256));
```
平均 M 分散 S の正規分布の乱数を要素に持つ行ベクトル: cv::randn
「cv::randn(vec, Scalar(M), cv::Scalar(S));」
```
cv::Mat vec06 = cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U);
cv::randn(vec06, cv::Scalar(128), cv::Scalar(5));
```

浅いコピー: =

unsigned char v07[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
cv::Mat vec07 = cv::Mat(1, sizeof(v)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v07);
cv::Mat vec08 = vec07;

深いコピー: clone

unsigned char v09[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
cv::Mat vec09 = cv::Mat(1, sizeof(v)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v09);
cv::Mat vec10 = vec09.clone();

サイズの変更: reshape

下の例では、行列をベクトルに変換している．「reshape(1, m)」のように書く．m は列数．

  unsigned char v11[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat mat11 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v11);
  cv::Mat vec11 = mat11.reshape(1, 12);

要素の型変換: convertTo

  unsigned char v12[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
  cv::Mat vec12 = cv::Mat(1, sizeof(v)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v12);
  cv::Mat vec13;
  vec12.convertTo( vec13, CV_32F );

◆ ソースコードの例

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )
{
  unsigned char v[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
  cv::Mat vec01 = cv::Mat(1, sizeof(v)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v);
  cv::Mat vec02 = cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U);
  cv::Mat vec03 = cv::Mat::ones(1, 5, CV_8U);
  cv::Mat vec04 = cv::Mat(1, 5, CV_8U, cv::Scalar(8));

  cv::Mat vec05 = cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U);
  cv::randu(vec05, cv::Scalar(0), cv::Scalar(256));

  cv::Mat vec06 = cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U);
  cv::randn(vec06, cv::Scalar(128), cv::Scalar(5));

  unsigned char v07[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
  cv::Mat vec07 = cv::Mat(1, sizeof(v)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v07);
  cv::Mat vec08 = vec07;
  vec08.cv::Mat::col(2) = 23;

  unsigned char v09[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
  cv::Mat vec09 = cv::Mat(1, sizeof(v)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v09);
  cv::Mat vec10 = vec09.clone();
  vec10.cv::Mat::col(2) = 23;

  unsigned char v11[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat mat11 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v11);
  cv::Mat vec11 = mat11.reshape(1, 12);

  unsigned char v12[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
  cv::Mat vec12 = cv::Mat(1, sizeof(v)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v12);
  cv::Mat vec13;
  vec12.convertTo( vec13, CV_32F );

  cout << vec01 << "\n";
  cout << vec02 << "\n";
  cout << vec03 << "\n";
  cout << vec04 << "\n";
  cout << vec05 << "\n";
  cout << vec06 << "\n";
  cout << vec07 << "\n";
  cout << vec08 << "\n";
  cout << vec09 << "\n";
  cout << vec10 << "\n";
  cout << mat11 << "\n";
  cout << vec11 << "\n";
  cout << vec12 << "\n";
  cout << vec13 << "\n";

  waitKey(0);

  return 0;
}

Windows では，Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt) を使う（Windows のスタートメニューで起動できる）．「x64」は，64ビット版の意味である．次のように実行して，プログラムファイル a.cpp を作り，実行する．

cd %LOCALAPPDATA%
notepad a.cpp
cl /I"c:\opencv\build\include" a.cpp /link /LIBPATH:"c:\opencv\build\lib" opencv_core455.lib opencv_highgui455.lib opencv_imgcodecs455.lib
.\a.exe

Ubuntu では，プログラムファイル（ファイル名は /tmp/a.cpp とする）を作成したのち，次のような手順で実行する．

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -o /tmp/a.out /tmp/a.cpp -L/usr/local/lib -lopencv_world
/tmp/a.out

行列の要素の操作

参照（行ベクトル→スカラー） : cv::Mat::col
要素番号 M を使っての参照．先頭要素は M = 0
「cv::Mat::col(M);」
```
vec01.cv::Mat::col(2);
```
要素の代入 : cv::Mat::col
要素番号 M を使っての代入. 先頭要素は M = 0
「cv::Mat::col(M) = x;」
```
vec01.cv::Mat::col(2) = 23;
```

◆ ソースコードの例

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )
{
  unsigned char v[] = { 101, 102, 103, 104 };
  cv::Mat vec01 = cv::Mat(1, sizeof(v)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v);

  cout << vec01.cv::Mat::col(0) << "\n";
  cout << vec01.cv::Mat::col(2) << "\n";

  vec01.cv::Mat::col(2) = 23;
  cout << vec01 << "\n";

  waitKey(0);

  return 0;
}

cd %LOCALAPPDATA%
notepad a.cpp
cl /I"c:\opencv\build\include" a.cpp /link /LIBPATH:"c:\opencv\build\lib" opencv_core455.lib opencv_highgui455.lib opencv_imgcodecs455.lib
.\a.exe

Ubuntu では，プログラムファイル（ファイル名は /tmp/a.cpp とする）を作成したのち，次のような手順で実行する．

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -o /tmp/a.out /tmp/a.cpp -L/usr/local/lib -lopencv_world
/tmp/a.out

行ベクトルの演算

https://docs.opencv.org/modules/core/doc/basic_structures.html#matrix-expressions

行ベクトルの要素のデータ型: cv::Mat::type()
```
cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U).type();
```

サイズ: cv::Mat::size().width

cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U).size().width;

転置　（行ベクトル → 列ベクトル）: cv::Mat::t()
「.'」を使った転置
```
cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U).t();
```
行ベクトルに同じ数を足す： + （行ベクトル → 行ベクトル）
* 要素単位の演算は，この Web ページの下の方に，別立てで書いています．
```
cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U) + 5;
```
行ベクトルの定数倍： * （行ベクトル → 行ベクトル）
* 要素単位の演算は，この Web ページの下の方に，別立てで書いています．
```
( cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U) + 5 ) * 3;
```

定数を行ベクトルの各要素で割る： / （行ベクトル → 行ベクトル）

float f[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
1.0 / cv::Mat(1, sizeof(f)/sizeof(float), CV_32F, f);

行ベクトルと、ある値との比較： == （行ベクトル → 行ベクトル）

unsigned char v01[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
cv::Mat(1, sizeof(v01)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v01) == 4;

合計、最大、最小、平均： cv::reduce を使用 ( 書きかけ)

cv::Mat s, av, ma, mi;
unsigned char v01[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
cv::Mat vec01 = cv::Mat(1, sizeof(v01)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v01);
cv::reduce( vec01, s,  CV_REDUCE_SUM, 0 );
cv::reduce( vec01, av, CV_REDUCE_AVG, 0 );
cv::reduce( vec01, ma, CV_REDUCE_MAX, 0 );
cv::reduce( vec01, mi, CV_REDUCE_MIN, 0 );

https://docs.opencv.org/modules/core/doc/operations_on_arrays.html?highlight=reduce#reduce

ソート： cv::sort （行ベクトル → 行ベクトル）

unsigned char v02[] = { 3, 6, 2, 9, 1, 4, 7, 5, 8 };
cv::Mat vec02 = cv::Mat(1, sizeof(v02)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v02);
cv::Mat vec03, vec04;
cv::sort( vec02, vec03, CV_SORT_ASCENDING );
cv::sort( vec02, vec04, CV_SORT_DESCENDING );

https://docs.opencv.org/modules/core/doc/operations_on_arrays.html?highlight=reduce#sort

内積： dot() （行ベクトル列ベクトル → スカラー）

unsigned char v05[] = { 1, 2, 3 };
unsigned char v06[] = { 4, 5, 6 };
cv::Mat vec05 = cv::Mat(1, sizeof(v05)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v05);
cv::Mat vec06 = cv::Mat(1, sizeof(v06)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v06);
vec05.dot( vec06 );

◆ ソースコードの例

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )
{
  cout << cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U).type() << "\n";

  cout << cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U).size().width << "\n";

  cout << cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U).t() << "\n";

  cout << cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U) + 5 << "\n";

  cout << ( cv::Mat::zeros(1, 5, CV_8U) + 5 ) * 3 << "\n";

  float f[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
  cout << 1.0 / cv::Mat(1, sizeof(f)/sizeof(float), CV_32F, f) << "\n";

  unsigned char v01[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
  cout << ( cv::Mat(1, sizeof(v01)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v01) == 4 ) << "\n";

  unsigned char v02[] = { 3, 6, 2, 9, 1, 4, 7, 5, 8 };
  cv::Mat vec02 = cv::Mat(1, sizeof(v02)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v02);
  cv::Mat vec03, vec04;
  cv::sort( vec02, vec03, SORT_ASCENDING );
  cout << vec03 << "\n";
  cv::sort( vec02, vec04, SORT_DESCENDING );
  cout << vec04 << "\n";

  unsigned char v05[] = { 1, 2, 3 };
  unsigned char v06[] = { 4, 5, 6 };
  cv::Mat vec05 = cv::Mat(1, sizeof(v05)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v05);
  cv::Mat vec06 = cv::Mat(1, sizeof(v06)/sizeof(unsigned char), CV_8U, v06);
  cout << vec05.dot( vec06 ) << "\n";

  waitKey(0);

  return 0;
}

cd %LOCALAPPDATA%
notepad a.cpp
cl /I"c:\opencv\build\include" a.cpp /link /LIBPATH:"c:\opencv\build\lib" opencv_core455.lib opencv_highgui455.lib opencv_imgcodecs455.lib
.\a.exe

Ubuntu では，プログラムファイル（ファイル名は /tmp/a.cpp とする）を作成したのち，次のような手順で実行する．

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -o /tmp/a.out /tmp/a.cpp -L/usr/local/lib -lopencv_world
/tmp/a.out

行列

https://docs.opencv.org/modules/core/doc/basic_structures.html#mat

行列のコンストラクタ

行列のコンストラクタ

unsigned char v[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
cv::Mat mat01 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v);

全要素が 0 の行列: cv::Mat::zeros
「cv::Mat::zeros(n, m, ＜要素型＞)」のように書く．n は行数，m は列数．
```
cv::Mat mat02 = cv::Mat::zeros(3, 4, CV_8U);
```
全要素が 1 の行列: cv::Mat::ones
「cv::Mat::ones(1, m, ＜要素型＞)」のように書く．n は行数，m は列数．
```
cv::Mat mat03 = cv::Mat::ones(3, 4, CV_8U);
```
全要素が同じ値 の行列: cv::Mat
「cv::Mat(1, 5, ＜要素型＞, cv::Scalar(x));」のように書く．n は行数，m は列数．
```
cv::Mat mat04 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, cv::Scalar(8));
```
単位行列: cv::Mat::eye
「eye(n, m, CV_8U)」のように書く．
```
cv::Mat mat05 = cv::Mat::zeros(3, 4, CV_8U);
```
[A, B) の一様乱数を要素に持つ行列: cv::randu
「cv::randu(mat, Scalar(A), cv::Scalar(B));」
```
cv::Mat mat06 = cv::Mat::zeros(3, 4, CV_8U);
cv::randu(mat06, cv::Scalar(0), cv::Scalar(256));
```
平均 M 分散 S の正規分布の乱数を要素に持つ行列: cv::randn
「cv::randn(mat, Scalar(M), cv::Scalar(S));」
```
cv::Mat mat07 = cv::Mat::zeros(3, 4, CV_8U);
cv::randn(mat07, cv::Scalar(128), cv::Scalar(5));
```

浅いコピー: =

unsigned char v08[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
cv::Mat mat08 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v08);
cv::Mat mat09 = mat08;

深いコピー: clone

unsigned char v10[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
cv::Mat mat10 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v10);
cv::Mat mat11 = mat10.clone();

サイズの変更: reshape
下の例では、行ベクトルを行列に変換している．「reshape(n, m)」のように書く．n は行数．m は列数．
```
  unsigned char v12[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat vec12 = cv::Mat(1, 12, CV_8U, v12);
  cv::Mat mat12 = vec12.reshape(3, 4);
```

要素の型変換: convertTo

  unsigned char v13[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat mat13 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v13);
  cv::Mat mat14;
  mat13.convertTo( mat14, CV_32F );

◆ ソースコードの例

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )
{
  unsigned char v[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat mat01 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v);

  cv::Mat mat02 = cv::Mat::zeros(3, 4, CV_8U);

  cv::Mat mat03 = cv::Mat::ones(3, 4, CV_8U);

  cv::Mat mat04 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, cv::Scalar(8));

  cv::Mat mat05 = cv::Mat::zeros(3, 4, CV_8U);

  cv::Mat mat06 = cv::Mat::zeros(3, 4, CV_8U);
  cv::randu(mat06, cv::Scalar(0), cv::Scalar(256));

  cv::Mat mat07 = cv::Mat::zeros(3, 4, CV_8U);
  cv::randn(mat07, cv::Scalar(128), cv::Scalar(5));

  unsigned char v08[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat mat08 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v08);
  cv::Mat mat09 = mat08;
  mat09.cv::Mat::col(2).cv::Mat::row(2) = 23;

  unsigned char v10[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat mat10 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v10);
  cv::Mat mat11 = mat10.clone();
  mat11.cv::Mat::col(2).cv::Mat::row(2) = 23;

  unsigned char v12[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat vec12 = cv::Mat(1, 12, CV_8U, v12);
  cv::Mat mat12 = vec12.reshape(3, 4);

  unsigned char v13[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat mat13 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v13);
  cv::Mat mat14;
  mat13.convertTo( mat14, CV_32F );

  cout << mat01 << "\n";
  cout << mat02 << "\n";
  cout << mat03 << "\n";
  cout << mat04 << "\n";
  cout << mat05 << "\n";
  cout << mat06 << "\n";
  cout << mat07 << "\n";
  cout << mat08 << "\n";
  cout << mat09 << "\n";
  cout << mat10 << "\n";
  cout << mat11 << "\n";
  cout << vec12 << "\n";
  cout << mat12 << "\n";
  cout << mat13 << "\n";
  cout << mat14 << "\n";

  waitKey(0);

  return 0;
}

cd %LOCALAPPDATA%
notepad a.cpp
cl /I"c:\opencv\build\include" a.cpp /link /LIBPATH:"c:\opencv\build\lib" opencv_core455.lib opencv_highgui455.lib opencv_imgcodecs455.lib
.\a.exe

Ubuntu では，プログラムファイル（ファイル名は /tmp/a.cpp とする）を作成したのち，次のような手順で実行する．

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -o /tmp/a.out /tmp/a.cpp -L/usr/local/lib -lopencv_world
/tmp/a.out

行列の要素の操作

特定の列の参照 : cv::Mat::col
列番号 M を使っての参照．先頭要素は M = 0
「cv::Mat::col(M);」
```
mat01.cv::Mat::col(1);
```
特定の行の参照 : cv::Mat::row
行番号 N を使っての参照．先頭要素は M = 0
「cv::Mat::row(M);」
```
mat01.cv::Mat::row(2);
```
対角要素の参照: diag
diag を使う．引数に指定したベクトルを対角要素に持つ行列が作られる．
```
mat01.diag(0);
mat01.diag(-1);
mat01.diag(1);
```
要素の参照 : cv::Mat::col と cv::Mat::rowの組み合わせ
列番号 M と行番号 N を使っての参照．左上の要素は M = 0, N = 0
「cv::Mat::col(M).cv::Mat::row(N);」
```
mat01.cv::Mat::col(1).cv::Mat::row(2);
```
要素の代入 : cv::Mat::col と cv::Mat::rowの組み合わせ
列番号 M と行番号 N を使っての代入．左上の要素は M = 0, N = 0
「cv::Mat::col(M).cv::Mat::row(N) = x;」
```
mat01.cv::Mat::col(1).cv::Mat::row(2) = 23;
```

◆ ソースコードの例

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )
{
  unsigned char v[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
  cv::Mat mat01 = cv::Mat(3, 4, CV_8U, v);

  cout << mat01 << "\n";

  cout << mat01.cv::Mat::col(1) << "\n";

  cout << mat01.cv::Mat::row(2) << "\n";

  cout << mat01.diag(0) << "\n";
  cout << mat01.diag(-1) << "\n";
  cout << mat01.diag(1) << "\n";

  cout << mat01.cv::Mat::col(1).cv::Mat::row(2) << "\n";

  cout << ( mat01.cv::Mat::col(1).cv::Mat::row(2) = 23 ) << "\n";

  waitKey(0);

  return 0;
}

cd %LOCALAPPDATA%
notepad a.cpp
cl /I"c:\opencv\build\include" a.cpp /link /LIBPATH:"c:\opencv\build\lib" opencv_core455.lib opencv_highgui455.lib opencv_imgcodecs455.lib
.\a.exe

Ubuntu では，プログラムファイル（ファイル名は /tmp/a.cpp とする）を作成したのち，次のような手順で実行する．

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -o /tmp/a.out /tmp/a.cpp -L/usr/local/lib -lopencv_world
/tmp/a.out