圖像的高級處理中，協方差矩陣計算是必不可少的，但opencv關于這方面的資料卻相當少。

首先，利用matlab計算一下，便于比較：

>> data=[1,2,3;10,20,30]

data =

1 2 3

10 20 30

>> convar=cov(data)

convar =

40.5000 81.0000 121.5000

81.0000 162.0000 243.0000

121.5000 243.0000 364.5000

在計算協方差矩陣時，在源數據矩陣中，默認以行為樣本數，以列為維度。如果你是相反的，那么結果可能和我的不一樣。

在opencv2中，先利用公式來進行計算：

代碼：

Mat data = (Mat_(2, 3) << 1, 2, 3, 10, 20, 30);

cout<< "data:"<

Mat means(1, data.cols, data.type(), Scalar::all(0));for (int i = 0; i < data.cols; i++)

means.col(i)= sum(data.col(i)) / data.rows; //計算列均值

cout << "means:"<

Mat tmp= repeat(means, data.rows, 1);

data= data - tmp; //源數據減去均值

Mat covar = (data.t()*data) / (data.rows - 1); //(X'*X)/n-1

cout << "covar:"<

結果：

data:

[1, 2, 3;

10, 20, 30]

means:

[5.5, 11, 16.5]

covar:

[40.5, 81, 121.5;

81, 162, 243;

121.5, 243, 364.5]

請按任意鍵繼續. . .

結果和matlab計算是一樣的。

還有一種比較簡便的方法，那就是使用opencv自帶的函數calcCovarMatrix來計算。

void calcCovarMatrix(InputArray samples, OutputArray covar, OutputArray mean, int flags, int ctype=CV_64F)

代碼：

Mat covar, means;

Mat data= (Mat_(2, 3) << 1, 2, 3, 10, 20, 30);

cout<< "data:" << endl << data <

calcCovarMatrix(data, covar, means, CV_COVAR_NORMAL| CV_COVAR_ROWS);

cout << "means:" << endl << means <

cout<< "covar:" << endl << covar << endl;

結果：

data:

[1, 2, 3;

10, 20, 30]

means:

[5.5, 11, 16.5]

covar:

[40.5, 81, 121.5;

81, 162, 243;

121.5, 243, 364.5]

和上面的結果完全一樣。注意最后一個參數CV_COVAR_ROWS表示以行為樣本，即一行為一個向量。如果你是以列為向量，則應換成CV_COVAR_COLS

標記位參數值極其意義

標志參數的具體標志值

意義

CV_COVAR_NORMAL

計算均值和協方差

CV_COVAR__SCRAMBLED

快速PCA”Scrambled”協方差

CV_COVAR_USE_AVERAGE

輸入均值而不是計算均值

CV_COVAR_SCALE

重新縮放輸出的協方差矩陣

這個函數的具體介紹可以參考官方文檔：傳送門

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 计算协方差矩阵_opencv2学习：计算协方差矩阵的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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