OpenCV-除法运算cv::divide

函数原型

void divide(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
            double scale = 1, int dtype = -1);
void divide(double scale, InputArray src2,
            OutputArray dst, int dtype = -1);

参数说明

      divide有两个重载函数，主要介绍第一个。第一个是scale*X/Y，第二个是scale/Y，其中sacle是常数。

1.InputArray类型的src1，输入的第一幅图像。

.2.InputArray类型的src2，输入的第二幅图像。

3.OutputArray类型的dst，除法运算后的结果。

4.double类型的scale，常数因子。

5.int类型的dtype，控制输出图像的类型，如果src1和src2类型一致，该值就是-1；如果不一致，该值就对应图像类型，比如当值为0的时候，输出的结果就是CV_8U，值为5的时候，输出的结果就是CV_32F。

测试代码

#include <iostream>
#include <opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
  // 随机生成一个矩阵
  cv::Mat src(10, 10, CV_32FC1);
  for (int i = 0; i < 10; ++i)
  {
    for (int j = 0; j < 10; ++j)
    {
      src.at<float>(i, j) = rand() % 255;
    }
  }
  Mat other1 = Mat::zeros(10, 10, CV_32FC1);
  Mat other2 = Mat::ones(10, 10, CV_8UC1);
  other1.at<float>(2, 2) = 10;
  other2.at<uchar>(2, 2) = 10;
  Mat result1,result2;
  divide(src, other1, result1);
  divide(src, other2, result2,0.1,5);
  system("pause");
  return 0;
}

测试效果

图1 src数据

图2 other1数据

图3 第一次除法结果

图4 other2数据

图5 第二次除法结果

      测试代码中，随机生成10*10的数据矩阵src，用全零矩阵other1先进行除法，设置第二行第二列的值为10，第一次除法运算后，结果只有第二行第二列的点完成了除法，其他全是零值，这是因为函数说明中提到过，除以0还是0；再用全1矩阵other2进行除法，结果符合预期，但是有个注意事项，scale代表除法的结果再乘以的常数因子，还有最后一个参数dtype表示结果的图像类型，比如测试中是5，那么结果矩阵就是CV_32FC，也就是float型。

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