opencv基础知识,《OpenCV教程——基础篇》

　　因为我们想找到矩阵的特征向量和特征值，我们想使用MTL库，因为MTL在成熟度和运行效率方面是有保证的。没想到用MTL库求特征向量矩阵和特征值还要依赖其他库，只好另辟蹊径。幸运的是，我找到了OpenCV，一个由intel资助的开源库。它的全称是开源计算机视觉库(意思是开源计算机视觉库)。

　　要下载OpenCV库，你可以在http://www.opencv.org.cn/index.php/Download.下载的OpenCV中文网站下载，我发现OpenCV库真的很人性化。——可以通过安装包安装。安装后已经有支持VS 2005的解决方案文件，基本不需要配置编译选项。因为我只想要里面的矩阵运算，所以这次只编译了cxcore项目(呵呵，进一步的学习以后再说)。运行VS 2005的build命令生成库文件，在调试模式下生成：cxcore.lib和cxcore100d.dll，在发布模式下生成cxcore100.dll和cxcore.lib(可以看到调试文件比发布文件多了一个字母D)。

　　现在正式开始使用Opencv库。当然，要使用它，您必须复制出相关的头文件。这里使用它的矩阵操作是把安装目录下的CV文件夹复制出来，然后包含在你的程序里。

　　使用库的第一个问题是实现从标准类型到库类型的转换(有时候我不明白为什么库不用标准C类型？比如char，int等。可能这是出于效率的考虑)。OpenCV库求特征值和特征向量的功能是：

　　void cvEigenVV( CvArr* mat，CvArr* evects，CvArr* evals，double EPS=0)；

　　垫子

　　输入对称方阵。将在处理过程中更改。

　　事件

　　特征向量输出矩阵连续存储在行中。

　　评估

　　输出特征值矩阵，按降序存储(当然特征值和特征向量的排序是同步的)。

　　蓄电池

　　对角化的精度(通常情况下，DBL=10-15就足够了)。

　　开始测试，构建一个控制台程序并编写一个测试函数：

　　void TestOpenCV(void)

　　//a是输入对称方阵。

　　双a[5][5]=

　　{10.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0},

　　{ 1.0, 9.0, -1.0, 2.0, -3.0},

　　{ 2.0, -1.0, 7.0, 3.0, -5.0},

　　{ 3.0, 2.0, 3.0, 12.0, -1.0},

　　{ 4.0, -3.0, -5.0, -1.0, 15.0}

　　//构造输入方阵

　　CvMat SrcMatrix=cvMat(5，5，CV_64FC1，a)；

　　使用cvEigenVV函数要注意以下三点：

　　1.对称方阵、特征向量输出矩阵、特征值输出矩阵的构造必须分为静态数组和动态开内存数组。如果是静态数组，可以用上面的方法构造矩阵，如果是动态开内存数组，那么在构造矩阵类时要用下面的方法：

　　double * * pf matrix=new double *[nInBandNum]；

　　double * * pf vector=new double *[nInBandNum]；

　　呵呵，是不是感觉有点麻烦？我想找出原因，因为OpenCV的matrix类是一维数组，静态数组的地址是连续的，因为其他数组元素可以用数组的第一个地址直接访问，而多维动态数组的行和地址是不连续的，所以必须通过赋值来构造。

　　2.对称方阵、特征向量输出矩阵、特征值矩阵的行列必须匹配。比如对称方阵是5行5列，那么特征向量输出矩阵是5行5列，特征值矩阵是1行5列。

　　3.特征值矩阵按降序排列(从最大到最小)。

　　有兴趣的朋友可以看看cvEigenVV的源码是怎么求特征向量矩阵和特征值矩阵的。我大致看了一下，用的是雅可比法。

　　参考网站和文档：

　　1.http://www.opencv.org.cn/index.php

　　2.OpenCV参考手册，中文译者：余，中国科学院自动化研究所，自由软件协会，HUNNISH，阿苏数码

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