opencv - 使用OpenCV的逐元素电源

Question

我目前正在阅读this book。作者在第83页上编写了一个代码段，以便(如果我正确理解的话)计算两个矩阵的逐元素幂。但是我认为代码没有实现其目的，因为执行后矩阵dst不包含逐元素的幂。

这是原始代码:

const Mat* arrays[] = { src1, src2, dst, 0 };
float* ptrs[3];

NAryMatIterator it(arrays, (uchar**)ptrs);
for( size_t i = 0; i < it.nplanes; i++, ++it )
{
    for( size_t j = 0; j < it.size; j++ )
    {
        ptrs[2][j] = std::pow(ptrs[0][j], ptrs[1][j]);
    }
}

由于构造函数或cv::NAryMatIterator的参数是const cv::Mat **，我认为不允许更改矩阵dst中的值。

我试图在ptrs[2][j]中重新分配dst，但是未能获得正确的dst索引。我的问题如下:

是否有一种方便的方法来求矩阵元素的幂，如Matlab中的A .^ B？

是否可以使用cv::NAryMatIterator来实现此目标？如果否，那么最有效的实现方法是什么？

Answer 1

您可以通过将src1，src2和dst转换为float (CV_32F)类型矩阵来使其工作。这是因为代码在float* ptrs[3];中以这种方式对待它们。

最后给出了使用opencv函数log，multiply和exp的替代实现。

以第二个问题为例，

Mat src1 = (Mat_<int>(3, 3) <<
    1, 2, 3,
    4, 5, 6,
    7, 8, 9);
Mat src2 = (Mat_<uchar>(3, 3) <<
    1, 2, 3,
    1, 2, 3,
    1, 2, 3);
Mat dst = (Mat_<float>(3, 3) <<
    1, 2, 3,
    4, 5, 6,
    7, 8, 9);

src1.convertTo(src1, CV_32F);
src2.convertTo(src2, CV_32F);

cout << "before\n";
cout << dst << endl;

const Mat* arrays[] = { &src1, &src2, &dst, 0 };
float* ptrs[3];
NAryMatIterator it(arrays, (uchar**)ptrs);
for( size_t i = 0; i < it.nplanes; i++, ++it )
{
    for( size_t j = 0; j < it.size; j++ )
    {
        ptrs[2][j] = std::pow(ptrs[0][j], ptrs[1][j]);
    }
}

cout << "after\n";
cout << dst << endl;

输出

before
[1, 2, 3;
  4, 5, 6;
  7, 8, 9]
after
[1, 4, 27;
  4, 25, 216;
  7, 64, 729]

如果删除src1.convertTo(src1, CV_32F);或src2.convertTo(src2, CV_32F);，则不会获得所需的结果。尝试一下。

如果这是一个单独的函数，请不要将convertTo放在该函数内，因为它会修改图像表示，这可能会影响以后的操作。而是在临时Mats上使用convertTo，例如

Mat src132f, src232f, dst32f;
src1.convertTo(src132f, CV_32F);
src2.convertTo(src132f, CV_32F);
dst.convertTo(dst32f, CV_32F);

pow_mat(&src132f, &src232f, &dst32f); /* or whatever the name */

关于您的第一个问题，我不知道这样的功能。但是你可以尝试像

Mat tmp;
cv::log(src1, tmp);
cv::multiply(src2, tmp, dst);
cv::exp(dst, dst);

使用c = a^b与c = e^(b.ln(a))等效的关系。在这里，矩阵的类型应为32F或64F。这产生

[1, 4, 27.000002;
  4, 25.000002, 216.00002;
  6.9999995, 64, 729.00006]

对于上面的示例。