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opencv中各种矩阵乘的差别
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OpenCV中每次遇到矩阵乘法就乱，各种翻各种查。
这次总结了一下。为了简单明了，还是让样例说话。
1. Mat*Mat：
第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。
[0, 1, 2, 3; [0, 0, 0; [14, 14, 14;
0, 1, 2, 3; * 1, 1, 1; = 14, 14, 14;
0, 1, 2, 3] 2, 2, 2; 14, 14, 14]
3, 3, 3]
2. Mat.mul(Mat):
两个矩阵维数必须同样，相应位置元素相乘。
[0, 1, 2, 3; [ 0, 1, 2, 3; [0, 1, 4, 9;
0, 1, 2, 3;
.mul 0, 1, 2, 3; = 0, 1, 4, 9;
0, 1, 2, 3] 0, 1, 2, 3] 0, 1, 4, 9;]
3. Mat.dot(Mat):
相应元素相乘在加起来。
[0, 1, 2, 3; [0, 1, 2, 3;
0, 1, 2, 3; .dot 0, 1, 2, 3; = 42
0, 1, 2, 3] 0, 1, 2, 3]
opencv中各种矩阵乘的差别
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