Mat类支持的运算

Mat类的加减乘除

对图像进行滤波、增强等操作都需要对像素级别进行加减乘除

Mat a = (Mat_<int>(3,3) << 1,2,3,4,5,6,7,8,9);
Mat b = (Mat_<int>(3,3) << 1,2,3,4,5,6,7,8,9);
Mat c = (Mat_<double>(3,3) << 1.0, 2.1, 3.2, 4.0, 5.1, 6.2, 2, 2, 2);
Mat d = (Mat_<double>(3,3) << 1.0, 2.1, 3.2, 4.0, 5.1, 6.2, 2, 2, 2);
Mat e,f,g,h,i;
e = a + f;
f = c - d;
g = 2 * a;
h = d / 2.0;
i = a - 1;

两个Mat类变量进行加减乘除时，两个矩阵的数据类型要是相同的

常数与Mat类变量运算，保留Mat类数据类型，例如：double类型常数与int类型的Mat类变量运算，最后为int类型

两个Mat类矩阵的乘法运算

Mat j,m;
double k;
j = c*d;  //矩阵运算
k = a.dot(b);
m = a.mul(b);

矩阵运算要求第一个Mat类矩阵的列数必须与第二个矩阵行数相同

Mat类中的数据类型必须为CV_32FC1、 CV_64FC1、 CV_32FC2、 CV_64FC2

示例：

[1,2,4          [1,2
 2,0,3]    *     3,4
                 0,5]

>>  [1*1+2*3+4*0        1*2+2*4+4*5
     2*1+0*3+3*0        2*2+0*4+3*5]

dot说明：

对两个Mat类矩阵执行点乘运算，就是把整个Mat矩阵扩展成一个行（列）向量，之后执行向量的点乘运算，对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。

dot方法声明中显示返回值是double，所以a.dot(b)结果是一个double类型数据，不是Mat矩阵，不能把a.dot(b)结果赋值给Mat矩阵！

若参与dot运算的两个Mat矩阵是多通道的，则计算结果是所有通道单独计算各自.dot之后，再累计的和，结果仍是一个double类型数据

f = d1e1 + d2e2 + d3e3

mul说明：

mul操作不对参与运算的两个矩阵A、B有数据类型上的要求，但要求A，B类型一致，不然报错；

Mat AB=A.mul(B)，若声明AB时没有定义AB的数据类型，则默认AB的数据类型跟A和B保存一致；

若AB精度不够，可能产生溢出，溢出的值被置为当前精度下的最大值；