OpenCV CUDA模块中矩阵操作------矩阵元素求和

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

在OpenCV的CUDA模块中，矩阵元素求和类函数主要用于计算矩阵元素的总和、绝对值之和以及平方和。这些操作对于图像处理中的特征提取、质量评估等任务非常有用。

主要函数

矩阵所有元素的绝对值之和函数:absSum

原型

Scalar cv::cuda::absSum
(InputArray src,InputArray mask=noArray()
)

描述

返回矩阵所有元素的绝对值之和。

参数

• src: 输入矩阵（通常是cv::cuda::GpuMat）。
• mask: 可选掩码，指定哪些元素参与计算，默认为无掩码。

返回值

返回一个Scalar类型的对象，包含每个通道的绝对值之和。

矩阵所有元素的绝对值之和函数:calcAbsSum

原型

void cv::cuda::calcAbsSum
(InputArray src,OutputArray dst,InputArray mask=noArray(), Stream& stream=Stream::Null()
)

描述

同cv::cuda::absSum，但结果存储在一个输出数组中。

参数

• src: 输入矩阵。
• dst: 输出标量，存储计算结果。
• mask: 可选掩码。
• stream: CUDA流用于异步执行（可选）。

计算所有元素的平方和函数sqrSum

原型

Scalar cv::cuda::sqrSum
(InputArray src,InputArray mask=noArray()
)

描述

返回矩阵所有元素的平方和。

参数

• src: 输入矩阵。
• mask: 可选掩码。

返回值

返回一个Scalar类型的对象，包含每个通道的平方和。

计算所有元素的平方和函数calcSqrSum

原型

void cv::cuda::calcSqrSum
(InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream& stream=Stream::Null()
)

描述

同cv::cuda::sqrSum，但结果存储在一个输出数组中。

参数

• src: 输入矩阵。
• dst: 输出标量，存储计算结果。
• mask: 可选掩码。
• stream: CUDA流用于异步执行（可选）。

计算矩阵所有元素的总和函数sum

原型

Scalar cv::cuda::sum
(InputArray src, InputArray mask=noArray()
)

描述

返回矩阵所有元素的总和。

参数

• src: 输入矩阵。
• mask: 可选掩码。

返回值

返回一个Scalar类型的对象，包含每个通道的总和。

计算矩阵所有元素的总和函数calcSum

原型

void cv::cuda::calcSum
(InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(), Stream& stream=Stream::Null()
)

描述

同cv::cuda::sum，但结果存储在一个输出数组中。

参数

• src: 输入矩阵。
• dst: 输出标量，存储计算结果。
• mask: 可选掩码。
• stream: CUDA流用于异步执行（可选）。

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// 创建一个测试矩阵（4x4浮点型）cv::Mat h_mat = ( cv::Mat_< float >( 4, 4 ) << 1, -2, 3, -4, 5, -6, 7, -8, 9, -10, 11, -12, 13, -14, 15, -16 );// 将矩阵上传到GPUcv::cuda::GpuMat d_mat;d_mat.upload( h_mat );// 计算绝对值之和cv::Scalar abs_sum = cv::cuda::absSum( d_mat );std::cout << "Absolute sum: " << abs_sum[ 0 ] << "\n";// 计算平方和cv::Scalar sqr_sum = cv::cuda::sqrSum( d_mat );std::cout << "Squared sum: " << sqr_sum[ 0 ] << "\n";// 计算总和cv::Scalar total_sum = cv::cuda::sum( d_mat );std::cout << "Total sum: " << total_sum[ 0 ] << "\n";// 使用 calcAbsSum 和其他类似函数cv::cuda::GpuMat d_abs_sum, d_sqr_sum, d_total_sum;cv::cuda::calcAbsSum( d_mat, d_abs_sum );cv::cuda::calcSqrSum( d_mat, d_sqr_sum );cv::cuda::calcSum( d_mat, d_total_sum );// 下载结果回主机double host_abs_sum, host_sqr_sum, host_total_sum;d_abs_sum.download( cv::Mat( 1, 1, CV_64F, &host_abs_sum ) );d_sqr_sum.download( cv::Mat( 1, 1, CV_64F, &host_sqr_sum ) );d_total_sum.download( cv::Mat( 1, 1, CV_64F, &host_total_sum ) );std::cout << "Downloaded absolute sum: " << host_abs_sum << "\n";std::cout << "Downloaded squared sum: " << host_sqr_sum << "\n";std::cout << "Downloaded total sum: " << host_total_sum << "\n";return 0;
}

运行结果

Absolute sum: 136
Squared sum: 1496
Total sum: -8
Downloaded absolute sum: 136
Downloaded squared sum: 1496
Downloaded total sum: -8