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便於查閱

１.矩陣的點運算

add(), subtract(), multiply(), divide(), absdiff(), bitwise_and(), bitwise_or(), bitwise_xor(),max(),min(), compare()

對應：加，減，點乘，點除，點絕對差，點位運算—與，點位運算—或，點位運算—異或，點最大，點最小，點比較。

２.矩陣的統計運算

sum(), mean(), meanStdDev(), norm(), countNonZero(),minMaxLoc(),

對應：求和，求均值，求均方差，求範數，求非零元素個數，求最大最小元素及位置。

３.基本數學運算

exp(), log(), pow(), sqrt(), cartToPolar(),polarToCart()

對應：矩陣元素的指數，對數，乘方，開方,計算二維向量的長度和/或者角度,計算極座標形式的二維向量對應的直角座標.

４.代數運算和ＳＶＤ

scaleAdd(), transpose(), gemm(), invert(), solve(),determinant(), trace(), eigen(), SVD,

對應：計算一個數組縮放後與另一個數組的和（dst(I)=src1(I)*scale + src2(I)），

　　矩陣的轉置　dst(i,j)=src(j,i) ,

　　矩陣乘法　dst = alpha*op(src1)*op(src2) + beta*op(src3)這裡 op(X) 是 X 或者 XT,

　　查詢矩陣的逆矩陣或偽逆矩陣，

　　求解線性系統或者最小二乘法問題，

　　返回浮點方陣的行列式，

　　返回矩陣的跡，

　　計算對稱矩陣的特徵值和特徵向量，

　　對實數浮點矩陣進行奇異值分解。

５.離散傅立葉變換和離散餘弦變換

dft(), idft(), dct(), idct(),

對應：離散傅立葉變換，離散傅立葉反變換，離散餘弦變換，離散餘弦反變換。

For some operations a more convenient algebraic notation can　be used, for example:
Mat delta = (J.t()*J + lambda*Mat::eye(J.cols, J.cols, J.type())).inv(CV SVD)*(J.t()*err);
implements the core of Levenberg-Marquardt optimization　algorithm.

參考資料：http://tmjfzy.blog.163.com/blog/static/66447025201262122353504/

　　　　　http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/2160500832013260492210