Wie können Werte in geraden/ungeraden Indizes mit OpenCV, C++ auf elegante Weise abgerufen werden?

Question

Erwägen, ich habe die folgende Matrix

0 1 2 3 
4 5 6 7 
8 9 10 11 
12 13 14 15 

I die Werte in geraden Indizes (beide x und y Indizes sind auch) ohne die Verwendung von für die Schleife abgerufen werden soll.

0 2 
8 10 

Ich habe große Bilder (viele von 5000 * 5000 + Graustufen Matrizen). Die Verwendung von for-Schleife scheint nicht der beste Weg zu sein. Ich würde gerne hören, ob es einen besseren Weg gibt als für Loops.

ich die folgende Maske versuchte, mit, dann die Operationen tun, aber es ist nicht effizient, weil ich 4 * tun müssen, n^2 Multiplikation statt n^2 (Originalbild Angenommen 2n * 2n)

1 0 1 0 
0 0 0 0 
1 0 1 0 
0 0 0 0 

Beachten Sie, dass ich mehrere Operationen auf der Matrix ausführen. Jede Hilfe wird geschätzt.

Vielen Dank im Voraus,

Answer 1

Sie können die nutzlosen Zeilen und Spalten, und die Arbeit auf einer Matrix mit der halben Größe der ursprünglichen Matrix entfernen.

du resize Funktion, mit nächsten Interpolation tun kann leicht mit:

#include <opencv2/opencv.hpp> 
#include <iostream> 
using namespace cv; 
using namespace std; 

int main(int argc, char **argv) 
{ 
    Mat1b mat = (Mat1b(4,4) << 0, 1, 2, 3, 
           4, 5, 6, 7, 
           8, 9, 10, 11, 
           12, 13, 14, 15); 

    Mat1b res; 
    resize(mat, res, Size(0, 0), 0.5, 0.5, INTER_NEAREST); 

    cout << "Mat:" << endl << mat << endl << endl; 
    cout << "Res:" << endl << res << endl; 

    return 0; 
} 

Dann werden die Werte in res sind nur die Werte an den Indizes Sie benötigen:

Mat: 
[0, 1, 2, 3; 
4, 5, 6, 7; 
8, 9, 10, 11; 
12, 13, 14, 15] 

Res: 
[0, 2; 
8, 10] 

---

Um die Werte wieder auf die ursprüngliche Position zu bringen, können Sie das Kronecker-Produkt (nicht in OpenCV verfügbar, aber easily implemented) mit einem Suit verwenden ble Muster. Dies erzeugt:

Mat: 
[0, 1, 2, 3; 
4, 5, 6, 7; 
8, 9, 10, 11; 
12, 13, 14, 15] 

Res: 
[0, 2; 
8, 10] 

Res Modified: 
[1, 3; 
9, 11] 

Restored: 
[1, 0, 3, 0; 
0, 0, 0, 0; 
9, 0, 11, 0; 
0, 0, 0, 0] 

Code:

#include <opencv2/opencv.hpp> 
#include <algorithm> 
#include <iostream> 
using namespace cv; 
using namespace std; 

Mat kron(const Mat A, const Mat B) 
{ 
    CV_Assert(A.channels() == 1 && B.channels() == 1); 

    Mat1d Ad, Bd; 
    A.convertTo(Ad, CV_64F); 
    B.convertTo(Bd, CV_64F); 

    Mat1d Kd(Ad.rows * Bd.rows, Ad.cols * Bd.cols, 0.0); 

    for (int ra = 0; ra < Ad.rows; ++ra) 
    { 
     for (int ca = 0; ca < Ad.cols; ++ca) 
     { 
      Kd(Range(ra*Bd.rows, (ra + 1)*Bd.rows), Range(ca*Bd.cols, (ca + 1)*Bd.cols)) = Bd.mul(Ad(ra, ca)); 
     } 
    } 
    Mat K; 
    Kd.convertTo(K, A.type()); 
    return K; 

} 


int main(int argc, char **argv) 
{ 
    Mat1b mat = (Mat1b(4, 4) << 0, 1, 2, 3, 
     4, 5, 6, 7, 
     8, 9, 10, 11, 
     12, 13, 14, 15); 

    Mat1b res; 
    resize(mat, res, Size(0, 0), 0.5, 0.5, INTER_NEAREST); 

    cout << "Mat:" << endl << mat << endl << endl; 
    cout << "Res:" << endl << res << endl << endl; 

    // Work on Res 
    res += 1; 

    cout << "Res Modified:" << endl << res << endl << endl; 

    // Define the pattern 
    Mat1b pattern = (Mat1b(2,2) << 1, 0, 
            0, 0); 

    // Apply Kronecker product 
    Mat1b restored = kron(res, pattern); 

    cout << "Restored:" << endl << restored << endl << endl; 

    return 0; 
}