modules/core/include/opencv2/core/matx.hpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   2 //
   3 //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
   4 //
   5 //  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
   6 //  If you do not agree to this license, do not download, install,
   7 //  copy or use the software.
   8 //
   9 //
  10 //                          License Agreement
  11 //                For Open Source Computer Vision Library
  12 //
  13 // Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
  14 // Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
  15 // Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
  16 // Third party copyrights are property of their respective owners.
  17 //
  18 // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
  19 // are permitted provided that the following conditions are met:
  20 //
  21 //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
  22 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  23 //
  24 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
  25 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
  26 //     and/or other materials provided with the distribution.
  27 //
  28 //   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
  29 //     derived from this software without specific prior written permission.
  30 //
  31 // This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
  32 // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
  33 // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
  34 // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
  35 // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
  36 // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
  37 // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
  38 // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
  39 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  40 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  41 //
  42 //M*/
  43
  44 #ifndef __OPENCV_CORE_MATX_HPP__
  45 #define __OPENCV_CORE_MATX_HPP__
  46
  47 #ifndef __cplusplus
  48 #  error matx.hpp header must be compiled as C++
  49 #endif
  50
  51 #include "opencv2/core/cvdef.h"
  52 #include "opencv2/core/base.hpp"
  53 #include "opencv2/core/traits.hpp"
  54 #include "opencv2/core/saturate.hpp"
  55
  56 namespace cv
  57 {
  58
  59 //! @addtogroup core_basic
  60 //! @{
  61
  62 ////////////////////////////// Small Matrix ///////////////////////////
  63
  64 //! @cond IGNORED
  65 struct CV_EXPORTS Matx_AddOp {};
  66 struct CV_EXPORTS Matx_SubOp {};
  67 struct CV_EXPORTS Matx_ScaleOp {};
  68 struct CV_EXPORTS Matx_MulOp {};
  69 struct CV_EXPORTS Matx_DivOp {};
  70 struct CV_EXPORTS Matx_MatMulOp {};
  71 struct CV_EXPORTS Matx_TOp {};
  72 //! @endcond
  73
  74 /** @brief Template class for small matrices whose type and size are known at compilation time
  75
  76 If you need a more flexible type, use Mat . The elements of the matrix M are accessible using the
  77 M(i,j) notation. Most of the common matrix operations (see also @ref MatrixExpressions ) are
  78 available. To do an operation on Matx that is not implemented, you can easily convert the matrix to
  79 Mat and backwards:
  80 @code
  81     Matx33f m(1, 2, 3,
  82               4, 5, 6,
  83               7, 8, 9);
  84     cout << sum(Mat(m*m.t())) << endl;
  85  @endcode
  86  */
  87 template<typename _Tp, int m, int n> class Matx
  88 {
  89 public:
  90     enum { depth    = DataType<_Tp>::depth,
  91            rows     = m,
  92            cols     = n,
  93            channels = rows*cols,
  94            type     = CV_MAKETYPE(depth, channels),
  95            shortdim = (m < n ? m : n)
  96          };
  97
  98     typedef _Tp                           value_type;
  99     typedef Matx<_Tp, m, n>               mat_type;
 100     typedef Matx<_Tp, shortdim, 1> diag_type;
 101
 102     //! default constructor
 103     Matx();
 104
 105     Matx(_Tp v0); //!< 1x1 matrix
 106     Matx(_Tp v0, _Tp v1); //!< 1x2 or 2x1 matrix
 107     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2); //!< 1x3 or 3x1 matrix
 108     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3); //!< 1x4, 2x2 or 4x1 matrix
 109     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4); //!< 1x5 or 5x1 matrix
 110     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5); //!< 1x6, 2x3, 3x2 or 6x1 matrix
 111     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6); //!< 1x7 or 7x1 matrix
 112     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7); //!< 1x8, 2x4, 4x2 or 8x1 matrix
 113     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8); //!< 1x9, 3x3 or 9x1 matrix
 114     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9); //!< 1x10, 2x5 or 5x2 or 10x1 matrix
 115     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
 116          _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
 117          _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11); //!< 1x12, 2x6, 3x4, 4x3, 6x2 or 12x1 matrix
 118     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
 119          _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
 120          _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11,
 121          _Tp v12, _Tp v13); //!< 1x14, 2x7, 7x2 or 14x1 matrix
 122     Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
 123          _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
 124          _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11,
 125          _Tp v12, _Tp v13, _Tp v14, _Tp v15); //!< 1x16, 4x4 or 16x1 matrix
 126     explicit Matx(const _Tp* vals); //!< initialize from a plain array
 127
 128     static Matx all(_Tp alpha);
 129     static Matx zeros();
 130     static Matx ones();
 131     static Matx eye();
 132     static Matx diag(const diag_type& d);
 133     static Matx randu(_Tp a, _Tp b);
 134     static Matx randn(_Tp a, _Tp b);
 135
 136     //! dot product computed with the default precision
 137     _Tp dot(const Matx<_Tp, m, n>& v) const;
 138
 139     //! dot product computed in double-precision arithmetics
 140     double ddot(const Matx<_Tp, m, n>& v) const;
 141
 142     //! conversion to another data type
 143     template<typename T2> operator Matx<T2, m, n>() const;
 144
 145     //! change the matrix shape
 146     template<int m1, int n1> Matx<_Tp, m1, n1> reshape() const;
 147
 148     //! extract part of the matrix
 149     template<int m1, int n1> Matx<_Tp, m1, n1> get_minor(int i, int j) const;
 150
 151     //! extract the matrix row
 152     Matx<_Tp, 1, n> row(int i) const;
 153
 154     //! extract the matrix column
 155     Matx<_Tp, m, 1> col(int i) const;
 156
 157     //! extract the matrix diagonal
 158     diag_type diag() const;
 159
 160     //! transpose the matrix
 161     Matx<_Tp, n, m> t() const;
 162
 163     //! invert the matrix
 164     Matx<_Tp, n, m> inv(int method=DECOMP_LU, bool *p_is_ok = NULL) const;
 165
 166     //! solve linear system
 167     template<int l> Matx<_Tp, n, l> solve(const Matx<_Tp, m, l>& rhs, int flags=DECOMP_LU) const;
 168     Vec<_Tp, n> solve(const Vec<_Tp, m>& rhs, int method) const;
 169
 170     //! multiply two matrices element-wise
 171     Matx<_Tp, m, n> mul(const Matx<_Tp, m, n>& a) const;
 172
 173     //! divide two matrices element-wise
 174     Matx<_Tp, m, n> div(const Matx<_Tp, m, n>& a) const;
 175
 176     //! element access
 177     const _Tp& operator ()(int i, int j) const;
 178     _Tp& operator ()(int i, int j);
 179
 180     //! 1D element access
 181     const _Tp& operator ()(int i) const;
 182     _Tp& operator ()(int i);
 183
 184     Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_AddOp);
 185     Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_SubOp);
 186     template<typename _T2> Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp);
 187     Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_MulOp);
 188     Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_DivOp);
 189     template<int l> Matx(const Matx<_Tp, m, l>& a, const Matx<_Tp, l, n>& b, Matx_MatMulOp);
 190     Matx(const Matx<_Tp, n, m>& a, Matx_TOp);
 191
 192     _Tp val[m*n]; //< matrix elements
 193 };
 194
 195 typedef Matx<float, 1, 2> Matx12f;
 196 typedef Matx<double, 1, 2> Matx12d;
 197 typedef Matx<float, 1, 3> Matx13f;
 198 typedef Matx<double, 1, 3> Matx13d;
 199 typedef Matx<float, 1, 4> Matx14f;
 200 typedef Matx<double, 1, 4> Matx14d;
 201 typedef Matx<float, 1, 6> Matx16f;
 202 typedef Matx<double, 1, 6> Matx16d;
 203
 204 typedef Matx<float, 2, 1> Matx21f;
 205 typedef Matx<double, 2, 1> Matx21d;
 206 typedef Matx<float, 3, 1> Matx31f;
 207 typedef Matx<double, 3, 1> Matx31d;
 208 typedef Matx<float, 4, 1> Matx41f;
 209 typedef Matx<double, 4, 1> Matx41d;
 210 typedef Matx<float, 6, 1> Matx61f;
 211 typedef Matx<double, 6, 1> Matx61d;
 212
 213 typedef Matx<float, 2, 2> Matx22f;
 214 typedef Matx<double, 2, 2> Matx22d;
 215 typedef Matx<float, 2, 3> Matx23f;
 216 typedef Matx<double, 2, 3> Matx23d;
 217 typedef Matx<float, 3, 2> Matx32f;
 218 typedef Matx<double, 3, 2> Matx32d;
 219
 220 typedef Matx<float, 3, 3> Matx33f;
 221 typedef Matx<double, 3, 3> Matx33d;
 222
 223 typedef Matx<float, 3, 4> Matx34f;
 224 typedef Matx<double, 3, 4> Matx34d;
 225 typedef Matx<float, 4, 3> Matx43f;
 226 typedef Matx<double, 4, 3> Matx43d;
 227
 228 typedef Matx<float, 4, 4> Matx44f;
 229 typedef Matx<double, 4, 4> Matx44d;
 230 typedef Matx<float, 6, 6> Matx66f;
 231 typedef Matx<double, 6, 6> Matx66d;
 232
 233 /*!
 234   traits
 235 */
 236 template<typename _Tp, int m, int n> class DataType< Matx<_Tp, m, n> >
 237 {
 238 public:
 239     typedef Matx<_Tp, m, n>                               value_type;
 240     typedef Matx<typename DataType<_Tp>::work_type, m, n> work_type;
 241     typedef _Tp                                           channel_type;
 242     typedef value_type                                    vec_type;
 243
 244     enum { generic_type = 0,
 245            depth        = DataType<channel_type>::depth,
 246            channels     = m * n,
 247            fmt          = DataType<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8),
 248            type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
 249          };
 250 };
 251
 252 /** @brief  Comma-separated Matrix Initializer
 253 */
 254 template<typename _Tp, int m, int n> class MatxCommaInitializer
 255 {
 256 public:
 257     MatxCommaInitializer(Matx<_Tp, m, n>* _mtx);
 258     template<typename T2> MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>& operator , (T2 val);
 259     Matx<_Tp, m, n> operator *() const;
 260
 261     Matx<_Tp, m, n>* dst;
 262     int idx;
 263 };
 264
 265 /*
 266  Utility methods
 267 */
 268 template<typename _Tp, int m> static double determinant(const Matx<_Tp, m, m>& a);
 269 template<typename _Tp, int m, int n> static double trace(const Matx<_Tp, m, n>& a);
 270 template<typename _Tp, int m, int n> static double norm(const Matx<_Tp, m, n>& M);
 271 template<typename _Tp, int m, int n> static double norm(const Matx<_Tp, m, n>& M, int normType);
 272
 273
 274
 275 /////////////////////// Vec (used as element of multi-channel images /////////////////////
 276
 277 /** @brief Template class for short numerical vectors, a partial case of Matx
 278
 279 This template class represents short numerical vectors (of 1, 2, 3, 4 ... elements) on which you
 280 can perform basic arithmetical operations, access individual elements using [] operator etc. The
 281 vectors are allocated on stack, as opposite to std::valarray, std::vector, cv::Mat etc., which
 282 elements are dynamically allocated in the heap.
 283
 284 The template takes 2 parameters:
 285 @tparam _Tp element type
 286 @tparam cn the number of elements
 287
 288 In addition to the universal notation like Vec<float, 3>, you can use shorter aliases
 289 for the most popular specialized variants of Vec, e.g. Vec3f ~ Vec<float, 3>.
 290
 291 It is possible to convert Vec\<T,2\> to/from Point_, Vec\<T,3\> to/from Point3_ , and Vec\<T,4\>
 292 to CvScalar or Scalar_. Use operator[] to access the elements of Vec.
 293
 294 All the expected vector operations are also implemented:
 295 -   v1 = v2 + v3
 296 -   v1 = v2 - v3
 297 -   v1 = v2 \* scale
 298 -   v1 = scale \* v2
 299 -   v1 = -v2
 300 -   v1 += v2 and other augmenting operations
 301 -   v1 == v2, v1 != v2
 302 -   norm(v1) (euclidean norm)
 303 The Vec class is commonly used to describe pixel types of multi-channel arrays. See Mat for details.
 304 */
 305 template<typename _Tp, int cn> class Vec : public Matx<_Tp, cn, 1>
 306 {
 307 public:
 308     typedef _Tp value_type;
 309     enum { depth    = Matx<_Tp, cn, 1>::depth,
 310            channels = cn,
 311            type     = CV_MAKETYPE(depth, channels)
 312          };
 313
 314     //! default constructor
 315     Vec();
 316
 317     Vec(_Tp v0); //!< 1-element vector constructor
 318     Vec(_Tp v0, _Tp v1); //!< 2-element vector constructor
 319     Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2); //!< 3-element vector constructor
 320     Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3); //!< 4-element vector constructor
 321     Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4); //!< 5-element vector constructor
 322     Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5); //!< 6-element vector constructor
 323     Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6); //!< 7-element vector constructor
 324     Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7); //!< 8-element vector constructor
 325     Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8); //!< 9-element vector constructor
 326     Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9); //!< 10-element vector constructor
 327     Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11, _Tp v12, _Tp v13); //!< 14-element vector constructor
 328     explicit Vec(const _Tp* values);
 329
 330     Vec(const Vec<_Tp, cn>& v);
 331
 332     static Vec all(_Tp alpha);
 333
 334     //! per-element multiplication
 335     Vec mul(const Vec<_Tp, cn>& v) const;
 336
 337     //! conjugation (makes sense for complex numbers and quaternions)
 338     Vec conj() const;
 339
 340     /*!
 341       cross product of the two 3D vectors.
 342
 343       For other dimensionalities the exception is raised
 344     */
 345     Vec cross(const Vec& v) const;
 346     //! conversion to another data type
 347     template<typename T2> operator Vec<T2, cn>() const;
 348
 349     /*! element access */
 350     const _Tp& operator [](int i) const;
 351     _Tp& operator[](int i);
 352     const _Tp& operator ()(int i) const;
 353     _Tp& operator ()(int i);
 354
 355     Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_AddOp);
 356     Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_SubOp);
 357     template<typename _T2> Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp);
 358 };
 359
 360 /** @name Shorter aliases for the most popular specializations of Vec<T,n>
 361   @{
 362 */
 363 typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
 364 typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
 365 typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;
 366
 367 typedef Vec<short, 2> Vec2s;
 368 typedef Vec<short, 3> Vec3s;
 369 typedef Vec<short, 4> Vec4s;
 370
 371 typedef Vec<ushort, 2> Vec2w;
 372 typedef Vec<ushort, 3> Vec3w;
 373 typedef Vec<ushort, 4> Vec4w;
 374
 375 typedef Vec<int, 2> Vec2i;
 376 typedef Vec<int, 3> Vec3i;
 377 typedef Vec<int, 4> Vec4i;
 378 typedef Vec<int, 6> Vec6i;
 379 typedef Vec<int, 8> Vec8i;
 380
 381 typedef Vec<float, 2> Vec2f;
 382 typedef Vec<float, 3> Vec3f;
 383 typedef Vec<float, 4> Vec4f;
 384 typedef Vec<float, 6> Vec6f;
 385
 386 typedef Vec<double, 2> Vec2d;
 387 typedef Vec<double, 3> Vec3d;
 388 typedef Vec<double, 4> Vec4d;
 389 typedef Vec<double, 6> Vec6d;
 390 /** @} */
 391
 392 /*!
 393   traits
 394 */
 395 template<typename _Tp, int cn> class DataType< Vec<_Tp, cn> >
 396 {
 397 public:
 398     typedef Vec<_Tp, cn>                               value_type;
 399     typedef Vec<typename DataType<_Tp>::work_type, cn> work_type;
 400     typedef _Tp                                        channel_type;
 401     typedef value_type                                 vec_type;
 402
 403     enum { generic_type = 0,
 404            depth        = DataType<channel_type>::depth,
 405            channels     = cn,
 406            fmt          = DataType<channel_type>::fmt + ((channels - 1) << 8),
 407            type         = CV_MAKETYPE(depth, channels)
 408          };
 409 };
 410
 411 /** @brief  Comma-separated Vec Initializer
 412 */
 413 template<typename _Tp, int m> class VecCommaInitializer : public MatxCommaInitializer<_Tp, m, 1>
 414 {
 415 public:
 416     VecCommaInitializer(Vec<_Tp, m>* _vec);
 417     template<typename T2> VecCommaInitializer<_Tp, m>& operator , (T2 val);
 418     Vec<_Tp, m> operator *() const;
 419 };
 420
 421 template<typename _Tp, int cn> static Vec<_Tp, cn> normalize(const Vec<_Tp, cn>& v);
 422
 423 //! @} core_basic
 424
 425 //! @cond IGNORED
 426
 427 ///////////////////////////////////// helper classes /////////////////////////////////////
 428 namespace internal
 429 {
 430
 431 template<typename _Tp, int m> struct Matx_DetOp
 432 {
 433     double operator ()(const Matx<_Tp, m, m>& a) const
 434     {
 435         Matx<_Tp, m, m> temp = a;
 436         double p = LU(temp.val, m*sizeof(_Tp), m, 0, 0, 0);
 437         if( p == 0 )
 438             return p;
 439         for( int i = 0; i < m; i++ )
 440             p *= temp(i, i);
 441         return 1./p;
 442     }
 443 };
 444
 445 template<typename _Tp> struct Matx_DetOp<_Tp, 1>
 446 {
 447     double operator ()(const Matx<_Tp, 1, 1>& a) const
 448     {
 449         return a(0,0);
 450     }
 451 };
 452
 453 template<typename _Tp> struct Matx_DetOp<_Tp, 2>
 454 {
 455     double operator ()(const Matx<_Tp, 2, 2>& a) const
 456     {
 457         return a(0,0)*a(1,1) - a(0,1)*a(1,0);
 458     }
 459 };
 460
 461 template<typename _Tp> struct Matx_DetOp<_Tp, 3>
 462 {
 463     double operator ()(const Matx<_Tp, 3, 3>& a) const
 464     {
 465         return a(0,0)*(a(1,1)*a(2,2) - a(2,1)*a(1,2)) -
 466             a(0,1)*(a(1,0)*a(2,2) - a(2,0)*a(1,2)) +
 467             a(0,2)*(a(1,0)*a(2,1) - a(2,0)*a(1,1));
 468     }
 469 };
 470
 471 template<typename _Tp> Vec<_Tp, 2> inline conjugate(const Vec<_Tp, 2>& v)
 472 {
 473     return Vec<_Tp, 2>(v[0], -v[1]);
 474 }
 475
 476 template<typename _Tp> Vec<_Tp, 4> inline conjugate(const Vec<_Tp, 4>& v)
 477 {
 478     return Vec<_Tp, 4>(v[0], -v[1], -v[2], -v[3]);
 479 }
 480
 481 } // internal
 482
 483
 484
 485 ////////////////////////////////// Matx Implementation ///////////////////////////////////
 486
 487 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 488 Matx<_Tp, m, n>::Matx()
 489 {
 490     for(int i = 0; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 491 }
 492
 493 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 494 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0)
 495 {
 496     val[0] = v0;
 497     for(int i = 1; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 498 }
 499
 500 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 501 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1)
 502 {
 503     CV_StaticAssert(channels >= 2, "Matx should have at least 2 elements.");
 504     val[0] = v0; val[1] = v1;
 505     for(int i = 2; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 506 }
 507
 508 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 509 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2)
 510 {
 511     CV_StaticAssert(channels >= 3, "Matx should have at least 3 elements.");
 512     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2;
 513     for(int i = 3; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 514 }
 515
 516 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 517 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3)
 518 {
 519     CV_StaticAssert(channels >= 4, "Matx should have at least 4 elements.");
 520     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
 521     for(int i = 4; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 522 }
 523
 524 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 525 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4)
 526 {
 527     CV_StaticAssert(channels >= 5, "Matx should have at least 5 elements.");
 528     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3; val[4] = v4;
 529     for(int i = 5; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 530 }
 531
 532 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 533 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5)
 534 {
 535     CV_StaticAssert(channels >= 6, "Matx should have at least 6 elements.");
 536     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
 537     val[4] = v4; val[5] = v5;
 538     for(int i = 6; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 539 }
 540
 541 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 542 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6)
 543 {
 544     CV_StaticAssert(channels >= 7, "Matx should have at least 7 elements.");
 545     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
 546     val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6;
 547     for(int i = 7; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 548 }
 549
 550 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 551 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7)
 552 {
 553     CV_StaticAssert(channels >= 8, "Matx should have at least 8 elements.");
 554     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
 555     val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
 556     for(int i = 8; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 557 }
 558
 559 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 560 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8)
 561 {
 562     CV_StaticAssert(channels >= 9, "Matx should have at least 9 elements.");
 563     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
 564     val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
 565     val[8] = v8;
 566     for(int i = 9; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 567 }
 568
 569 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 570 Matx<_Tp, m, n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9)
 571 {
 572     CV_StaticAssert(channels >= 10, "Matx should have at least 10 elements.");
 573     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
 574     val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
 575     val[8] = v8; val[9] = v9;
 576     for(int i = 10; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 577 }
 578
 579
 580 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 581 Matx<_Tp,m,n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11)
 582 {
 583     CV_StaticAssert(channels >= 12, "Matx should have at least 12 elements.");
 584     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
 585     val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
 586     val[8] = v8; val[9] = v9; val[10] = v10; val[11] = v11;
 587     for(int i = 12; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 588 }
 589
 590 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 591 Matx<_Tp,m,n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11, _Tp v12, _Tp v13)
 592 {
 593     CV_StaticAssert(channels == 14, "Matx should have at least 14 elements.");
 594     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
 595     val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
 596     val[8] = v8; val[9] = v9; val[10] = v10; val[11] = v11;
 597     val[12] = v12; val[13] = v13;
 598 }
 599
 600
 601 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 602 Matx<_Tp,m,n>::Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11, _Tp v12, _Tp v13, _Tp v14, _Tp v15)
 603 {
 604     CV_StaticAssert(channels >= 16, "Matx should have at least 16 elements.");
 605     val[0] = v0; val[1] = v1; val[2] = v2; val[3] = v3;
 606     val[4] = v4; val[5] = v5; val[6] = v6; val[7] = v7;
 607     val[8] = v8; val[9] = v9; val[10] = v10; val[11] = v11;
 608     val[12] = v12; val[13] = v13; val[14] = v14; val[15] = v15;
 609     for(int i = 16; i < channels; i++) val[i] = _Tp(0);
 610 }
 611
 612 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 613 Matx<_Tp, m, n>::Matx(const _Tp* values)
 614 {
 615     for( int i = 0; i < channels; i++ ) val[i] = values[i];
 616 }
 617
 618 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 619 Matx<_Tp, m, n> Matx<_Tp, m, n>::all(_Tp alpha)
 620 {
 621     Matx<_Tp, m, n> M;
 622     for( int i = 0; i < m*n; i++ ) M.val[i] = alpha;
 623     return M;
 624 }
 625
 626 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 627 Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::zeros()
 628 {
 629     return all(0);
 630 }
 631
 632 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 633 Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::ones()
 634 {
 635     return all(1);
 636 }
 637
 638 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 639 Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::eye()
 640 {
 641     Matx<_Tp,m,n> M;
 642     for(int i = 0; i < shortdim; i++)
 643         M(i,i) = 1;
 644     return M;
 645 }
 646
 647 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 648 _Tp Matx<_Tp, m, n>::dot(const Matx<_Tp, m, n>& M) const
 649 {
 650     _Tp s = 0;
 651     for( int i = 0; i < channels; i++ ) s += val[i]*M.val[i];
 652     return s;
 653 }
 654
 655 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 656 double Matx<_Tp, m, n>::ddot(const Matx<_Tp, m, n>& M) const
 657 {
 658     double s = 0;
 659     for( int i = 0; i < channels; i++ ) s += (double)val[i]*M.val[i];
 660     return s;
 661 }
 662
 663 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 664 Matx<_Tp,m,n> Matx<_Tp,m,n>::diag(const typename Matx<_Tp,m,n>::diag_type& d)
 665 {
 666     Matx<_Tp,m,n> M;
 667     for(int i = 0; i < shortdim; i++)
 668         M(i,i) = d(i, 0);
 669     return M;
 670 }
 671
 672 template<typename _Tp, int m, int n> template<typename T2>
 673 inline Matx<_Tp, m, n>::operator Matx<T2, m, n>() const
 674 {
 675     Matx<T2, m, n> M;
 676     for( int i = 0; i < m*n; i++ ) M.val[i] = saturate_cast<T2>(val[i]);
 677     return M;
 678 }
 679
 680 template<typename _Tp, int m, int n> template<int m1, int n1> inline
 681 Matx<_Tp, m1, n1> Matx<_Tp, m, n>::reshape() const
 682 {
 683     CV_StaticAssert(m1*n1 == m*n, "Input and destnarion matrices must have the same number of elements");
 684     return (const Matx<_Tp, m1, n1>&)*this;
 685 }
 686
 687 template<typename _Tp, int m, int n>
 688 template<int m1, int n1> inline
 689 Matx<_Tp, m1, n1> Matx<_Tp, m, n>::get_minor(int i, int j) const
 690 {
 691     CV_DbgAssert(0 <= i && i+m1 <= m && 0 <= j && j+n1 <= n);
 692     Matx<_Tp, m1, n1> s;
 693     for( int di = 0; di < m1; di++ )
 694         for( int dj = 0; dj < n1; dj++ )
 695             s(di, dj) = (*this)(i+di, j+dj);
 696     return s;
 697 }
 698
 699 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 700 Matx<_Tp, 1, n> Matx<_Tp, m, n>::row(int i) const
 701 {
 702     CV_DbgAssert((unsigned)i < (unsigned)m);
 703     return Matx<_Tp, 1, n>(&val[i*n]);
 704 }
 705
 706 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 707 Matx<_Tp, m, 1> Matx<_Tp, m, n>::col(int j) const
 708 {
 709     CV_DbgAssert((unsigned)j < (unsigned)n);
 710     Matx<_Tp, m, 1> v;
 711     for( int i = 0; i < m; i++ )
 712         v.val[i] = val[i*n + j];
 713     return v;
 714 }
 715
 716 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 717 typename Matx<_Tp, m, n>::diag_type Matx<_Tp, m, n>::diag() const
 718 {
 719     diag_type d;
 720     for( int i = 0; i < shortdim; i++ )
 721         d.val[i] = val[i*n + i];
 722     return d;
 723 }
 724
 725 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 726 const _Tp& Matx<_Tp, m, n>::operator()(int i, int j) const
 727 {
 728     CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)m && (unsigned)j < (unsigned)n );
 729     return this->val[i*n + j];
 730 }
 731
 732 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 733 _Tp& Matx<_Tp, m, n>::operator ()(int i, int j)
 734 {
 735     CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)m && (unsigned)j < (unsigned)n );
 736     return val[i*n + j];
 737 }
 738
 739 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 740 const _Tp& Matx<_Tp, m, n>::operator ()(int i) const
 741 {
 742     CV_StaticAssert(m == 1 || n == 1, "Single index indexation requires matrix to be a column or a row");
 743     CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)(m+n-1) );
 744     return val[i];
 745 }
 746
 747 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 748 _Tp& Matx<_Tp, m, n>::operator ()(int i)
 749 {
 750     CV_StaticAssert(m == 1 || n == 1, "Single index indexation requires matrix to be a column or a row");
 751     CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)(m+n-1) );
 752     return val[i];
 753 }
 754
 755 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 756 Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_AddOp)
 757 {
 758     for( int i = 0; i < channels; i++ )
 759         val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] + b.val[i]);
 760 }
 761
 762 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 763 Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_SubOp)
 764 {
 765     for( int i = 0; i < channels; i++ )
 766         val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] - b.val[i]);
 767 }
 768
 769 template<typename _Tp, int m, int n> template<typename _T2> inline
 770 Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp)
 771 {
 772     for( int i = 0; i < channels; i++ )
 773         val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * alpha);
 774 }
 775
 776 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 777 Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_MulOp)
 778 {
 779     for( int i = 0; i < channels; i++ )
 780         val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * b.val[i]);
 781 }
 782
 783 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 784 Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b, Matx_DivOp)
 785 {
 786     for( int i = 0; i < channels; i++ )
 787         val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] / b.val[i]);
 788 }
 789
 790 template<typename _Tp, int m, int n> template<int l> inline
 791 Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, m, l>& a, const Matx<_Tp, l, n>& b, Matx_MatMulOp)
 792 {
 793     for( int i = 0; i < m; i++ )
 794         for( int j = 0; j < n; j++ )
 795         {
 796             _Tp s = 0;
 797             for( int k = 0; k < l; k++ )
 798                 s += a(i, k) * b(k, j);
 799             val[i*n + j] = s;
 800         }
 801 }
 802
 803 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 804 Matx<_Tp,m,n>::Matx(const Matx<_Tp, n, m>& a, Matx_TOp)
 805 {
 806     for( int i = 0; i < m; i++ )
 807         for( int j = 0; j < n; j++ )
 808             val[i*n + j] = a(j, i);
 809 }
 810
 811 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 812 Matx<_Tp, m, n> Matx<_Tp, m, n>::mul(const Matx<_Tp, m, n>& a) const
 813 {
 814     return Matx<_Tp, m, n>(*this, a, Matx_MulOp());
 815 }
 816
 817 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 818 Matx<_Tp, m, n> Matx<_Tp, m, n>::div(const Matx<_Tp, m, n>& a) const
 819 {
 820     return Matx<_Tp, m, n>(*this, a, Matx_DivOp());
 821 }
 822
 823 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 824 Matx<_Tp, n, m> Matx<_Tp, m, n>::t() const
 825 {
 826     return Matx<_Tp, n, m>(*this, Matx_TOp());
 827 }
 828
 829 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 830 Vec<_Tp, n> Matx<_Tp, m, n>::solve(const Vec<_Tp, m>& rhs, int method) const
 831 {
 832     Matx<_Tp, n, 1> x = solve((const Matx<_Tp, m, 1>&)(rhs), method);
 833     return (Vec<_Tp, n>&)(x);
 834 }
 835
 836 template<typename _Tp, int m> static inline
 837 double determinant(const Matx<_Tp, m, m>& a)
 838 {
 839     return cv::internal::Matx_DetOp<_Tp, m>()(a);
 840 }
 841
 842 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
 843 double trace(const Matx<_Tp, m, n>& a)
 844 {
 845     _Tp s = 0;
 846     for( int i = 0; i < std::min(m, n); i++ )
 847         s += a(i,i);
 848     return s;
 849 }
 850
 851 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
 852 double norm(const Matx<_Tp, m, n>& M)
 853 {
 854     return std::sqrt(normL2Sqr<_Tp, double>(M.val, m*n));
 855 }
 856
 857 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
 858 double norm(const Matx<_Tp, m, n>& M, int normType)
 859 {
 860     switch(normType) {
 861     case NORM_INF:
 862         return (double)normInf<_Tp, typename DataType<_Tp>::work_type>(M.val, m*n);
 863     case NORM_L1:
 864         return (double)normL1<_Tp, typename DataType<_Tp>::work_type>(M.val, m*n);
 865     case NORM_L2SQR:
 866         return (double)normL2Sqr<_Tp, typename DataType<_Tp>::work_type>(M.val, m*n);
 867     default:
 868     case NORM_L2:
 869         return std::sqrt((double)normL2Sqr<_Tp, typename DataType<_Tp>::work_type>(M.val, m*n));
 870     }
 871 }
 872
 873
 874
 875 //////////////////////////////// matx comma initializer //////////////////////////////////
 876
 877 template<typename _Tp, typename _T2, int m, int n> static inline
 878 MatxCommaInitializer<_Tp, m, n> operator << (const Matx<_Tp, m, n>& mtx, _T2 val)
 879 {
 880     MatxCommaInitializer<_Tp, m, n> commaInitializer((Matx<_Tp, m, n>*)&mtx);
 881     return (commaInitializer, val);
 882 }
 883
 884 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 885 MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>::MatxCommaInitializer(Matx<_Tp, m, n>* _mtx)
 886     : dst(_mtx), idx(0)
 887 {}
 888
 889 template<typename _Tp, int m, int n> template<typename _T2> inline
 890 MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>& MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>::operator , (_T2 value)
 891 {
 892     CV_DbgAssert( idx < m*n );
 893     dst->val[idx++] = saturate_cast<_Tp>(value);
 894     return *this;
 895 }
 896
 897 template<typename _Tp, int m, int n> inline
 898 Matx<_Tp, m, n> MatxCommaInitializer<_Tp, m, n>::operator *() const
 899 {
 900     CV_DbgAssert( idx == n*m );
 901     return *dst;
 902 }
 903
 904
 905
 906 /////////////////////////////////// Vec Implementation ///////////////////////////////////
 907
 908 template<typename _Tp, int cn> inline
 909 Vec<_Tp, cn>::Vec() {}
 910
 911 template<typename _Tp, int cn> inline
 912 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0)
 913     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0) {}
 914
 915 template<typename _Tp, int cn> inline
 916 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1)
 917     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1) {}
 918
 919 template<typename _Tp, int cn> inline
 920 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2)
 921     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2) {}
 922
 923 template<typename _Tp, int cn> inline
 924 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3)
 925     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3) {}
 926
 927 template<typename _Tp, int cn> inline
 928 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4)
 929     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4) {}
 930
 931 template<typename _Tp, int cn> inline
 932 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5)
 933     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5) {}
 934
 935 template<typename _Tp, int cn> inline
 936 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6)
 937     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6) {}
 938
 939 template<typename _Tp, int cn> inline
 940 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7)
 941     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7) {}
 942
 943 template<typename _Tp, int cn> inline
 944 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8)
 945     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8) {}
 946
 947 template<typename _Tp, int cn> inline
 948 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9)
 949     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9) {}
 950
 951 template<typename _Tp, int cn> inline
 952 Vec<_Tp, cn>::Vec(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11, _Tp v12, _Tp v13)
 953     : Matx<_Tp, cn, 1>(v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11, v12, v13) {}
 954
 955 template<typename _Tp, int cn> inline
 956 Vec<_Tp, cn>::Vec(const _Tp* values)
 957     : Matx<_Tp, cn, 1>(values) {}
 958
 959 template<typename _Tp, int cn> inline
 960 Vec<_Tp, cn>::Vec(const Vec<_Tp, cn>& m)
 961     : Matx<_Tp, cn, 1>(m.val) {}
 962
 963 template<typename _Tp, int cn> inline
 964 Vec<_Tp, cn>::Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_AddOp op)
 965     : Matx<_Tp, cn, 1>(a, b, op) {}
 966
 967 template<typename _Tp, int cn> inline
 968 Vec<_Tp, cn>::Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, const Matx<_Tp, cn, 1>& b, Matx_SubOp op)
 969     : Matx<_Tp, cn, 1>(a, b, op) {}
 970
 971 template<typename _Tp, int cn> template<typename _T2> inline
 972 Vec<_Tp, cn>::Vec(const Matx<_Tp, cn, 1>& a, _T2 alpha, Matx_ScaleOp op)
 973     : Matx<_Tp, cn, 1>(a, alpha, op) {}
 974
 975 template<typename _Tp, int cn> inline
 976 Vec<_Tp, cn> Vec<_Tp, cn>::all(_Tp alpha)
 977 {
 978     Vec v;
 979     for( int i = 0; i < cn; i++ ) v.val[i] = alpha;
 980     return v;
 981 }
 982
 983 template<typename _Tp, int cn> inline
 984 Vec<_Tp, cn> Vec<_Tp, cn>::mul(const Vec<_Tp, cn>& v) const
 985 {
 986     Vec<_Tp, cn> w;
 987     for( int i = 0; i < cn; i++ ) w.val[i] = saturate_cast<_Tp>(this->val[i]*v.val[i]);
 988     return w;
 989 }
 990
 991 template<> inline
 992 Vec<float, 2> Vec<float, 2>::conj() const
 993 {
 994     return cv::internal::conjugate(*this);
 995 }
 996
 997 template<> inline
 998 Vec<double, 2> Vec<double, 2>::conj() const
 999 {
1000     return cv::internal::conjugate(*this);
1001 }
1002
1003 template<> inline
1004 Vec<float, 4> Vec<float, 4>::conj() const
1005 {
1006     return cv::internal::conjugate(*this);
1007 }
1008
1009 template<> inline
1010 Vec<double, 4> Vec<double, 4>::conj() const
1011 {
1012     return cv::internal::conjugate(*this);
1013 }
1014
1015 template<typename _Tp, int cn> inline
1016 Vec<_Tp, cn> Vec<_Tp, cn>::cross(const Vec<_Tp, cn>&) const
1017 {
1018     CV_StaticAssert(cn == 3, "for arbitrary-size vector there is no cross-product defined");
1019     return Vec<_Tp, cn>();
1020 }
1021
1022 template<> inline
1023 Vec<float, 3> Vec<float, 3>::cross(const Vec<float, 3>& v) const
1024 {
1025     return Vec<float,3>(this->val[1]*v.val[2] - this->val[2]*v.val[1],
1026                      this->val[2]*v.val[0] - this->val[0]*v.val[2],
1027                      this->val[0]*v.val[1] - this->val[1]*v.val[0]);
1028 }
1029
1030 template<> inline
1031 Vec<double, 3> Vec<double, 3>::cross(const Vec<double, 3>& v) const
1032 {
1033     return Vec<double,3>(this->val[1]*v.val[2] - this->val[2]*v.val[1],
1034                      this->val[2]*v.val[0] - this->val[0]*v.val[2],
1035                      this->val[0]*v.val[1] - this->val[1]*v.val[0]);
1036 }
1037
1038 template<typename _Tp, int cn> template<typename T2> inline
1039 Vec<_Tp, cn>::operator Vec<T2, cn>() const
1040 {
1041     Vec<T2, cn> v;
1042     for( int i = 0; i < cn; i++ ) v.val[i] = saturate_cast<T2>(this->val[i]);
1043     return v;
1044 }
1045
1046 template<typename _Tp, int cn> inline
1047 const _Tp& Vec<_Tp, cn>::operator [](int i) const
1048 {
1049     CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)cn );
1050     return this->val[i];
1051 }
1052
1053 template<typename _Tp, int cn> inline
1054 _Tp& Vec<_Tp, cn>::operator [](int i)
1055 {
1056     CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)cn );
1057     return this->val[i];
1058 }
1059
1060 template<typename _Tp, int cn> inline
1061 const _Tp& Vec<_Tp, cn>::operator ()(int i) const
1062 {
1063     CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)cn );
1064     return this->val[i];
1065 }
1066
1067 template<typename _Tp, int cn> inline
1068 _Tp& Vec<_Tp, cn>::operator ()(int i)
1069 {
1070     CV_DbgAssert( (unsigned)i < (unsigned)cn );
1071     return this->val[i];
1072 }
1073
1074 template<typename _Tp, int cn> inline
1075 Vec<_Tp, cn> normalize(const Vec<_Tp, cn>& v)
1076 {
1077     double nv = norm(v);
1078     return v * (nv ? 1./nv : 0.);
1079 }
1080
1081
1082
1083 //////////////////////////////// matx comma initializer //////////////////////////////////
1084
1085
1086 template<typename _Tp, typename _T2, int cn> static inline
1087 VecCommaInitializer<_Tp, cn> operator << (const Vec<_Tp, cn>& vec, _T2 val)
1088 {
1089     VecCommaInitializer<_Tp, cn> commaInitializer((Vec<_Tp, cn>*)&vec);
1090     return (commaInitializer, val);
1091 }
1092
1093 template<typename _Tp, int cn> inline
1094 VecCommaInitializer<_Tp, cn>::VecCommaInitializer(Vec<_Tp, cn>* _vec)
1095     : MatxCommaInitializer<_Tp, cn, 1>(_vec)
1096 {}
1097
1098 template<typename _Tp, int cn> template<typename _T2> inline
1099 VecCommaInitializer<_Tp, cn>& VecCommaInitializer<_Tp, cn>::operator , (_T2 value)
1100 {
1101     CV_DbgAssert( this->idx < cn );
1102     this->dst->val[this->idx++] = saturate_cast<_Tp>(value);
1103     return *this;
1104 }
1105
1106 template<typename _Tp, int cn> inline
1107 Vec<_Tp, cn> VecCommaInitializer<_Tp, cn>::operator *() const
1108 {
1109     CV_DbgAssert( this->idx == cn );
1110     return *this->dst;
1111 }
1112
1113 //! @endcond
1114
1115 ///////////////////////////// Matx out-of-class operators ////////////////////////////////
1116
1117 //! @relates cv::Matx
1118 //! @{
1119
1120 template<typename _Tp1, typename _Tp2, int m, int n> static inline
1121 Matx<_Tp1, m, n>& operator += (Matx<_Tp1, m, n>& a, const Matx<_Tp2, m, n>& b)
1122 {
1123     for( int i = 0; i < m*n; i++ )
1124         a.val[i] = saturate_cast<_Tp1>(a.val[i] + b.val[i]);
1125     return a;
1126 }
1127
1128 template<typename _Tp1, typename _Tp2, int m, int n> static inline
1129 Matx<_Tp1, m, n>& operator -= (Matx<_Tp1, m, n>& a, const Matx<_Tp2, m, n>& b)
1130 {
1131     for( int i = 0; i < m*n; i++ )
1132         a.val[i] = saturate_cast<_Tp1>(a.val[i] - b.val[i]);
1133     return a;
1134 }
1135
1136 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1137 Matx<_Tp, m, n> operator + (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b)
1138 {
1139     return Matx<_Tp, m, n>(a, b, Matx_AddOp());
1140 }
1141
1142 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1143 Matx<_Tp, m, n> operator - (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b)
1144 {
1145     return Matx<_Tp, m, n>(a, b, Matx_SubOp());
1146 }
1147
1148 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1149 Matx<_Tp, m, n>& operator *= (Matx<_Tp, m, n>& a, int alpha)
1150 {
1151     for( int i = 0; i < m*n; i++ )
1152         a.val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * alpha);
1153     return a;
1154 }
1155
1156 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1157 Matx<_Tp, m, n>& operator *= (Matx<_Tp, m, n>& a, float alpha)
1158 {
1159     for( int i = 0; i < m*n; i++ )
1160         a.val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * alpha);
1161     return a;
1162 }
1163
1164 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1165 Matx<_Tp, m, n>& operator *= (Matx<_Tp, m, n>& a, double alpha)
1166 {
1167     for( int i = 0; i < m*n; i++ )
1168         a.val[i] = saturate_cast<_Tp>(a.val[i] * alpha);
1169     return a;
1170 }
1171
1172 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1173 Matx<_Tp, m, n> operator * (const Matx<_Tp, m, n>& a, int alpha)
1174 {
1175     return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1176 }
1177
1178 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1179 Matx<_Tp, m, n> operator * (const Matx<_Tp, m, n>& a, float alpha)
1180 {
1181     return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1182 }
1183
1184 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1185 Matx<_Tp, m, n> operator * (const Matx<_Tp, m, n>& a, double alpha)
1186 {
1187     return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1188 }
1189
1190 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1191 Matx<_Tp, m, n> operator * (int alpha, const Matx<_Tp, m, n>& a)
1192 {
1193     return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1194 }
1195
1196 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1197 Matx<_Tp, m, n> operator * (float alpha, const Matx<_Tp, m, n>& a)
1198 {
1199     return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1200 }
1201
1202 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1203 Matx<_Tp, m, n> operator * (double alpha, const Matx<_Tp, m, n>& a)
1204 {
1205     return Matx<_Tp, m, n>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1206 }
1207
1208 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1209 Matx<_Tp, m, n> operator - (const Matx<_Tp, m, n>& a)
1210 {
1211     return Matx<_Tp, m, n>(a, -1, Matx_ScaleOp());
1212 }
1213
1214 template<typename _Tp, int m, int n, int l> static inline
1215 Matx<_Tp, m, n> operator * (const Matx<_Tp, m, l>& a, const Matx<_Tp, l, n>& b)
1216 {
1217     return Matx<_Tp, m, n>(a, b, Matx_MatMulOp());
1218 }
1219
1220 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1221 Vec<_Tp, m> operator * (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Vec<_Tp, n>& b)
1222 {
1223     Matx<_Tp, m, 1> c(a, b, Matx_MatMulOp());
1224     return (const Vec<_Tp, m>&)(c);
1225 }
1226
1227 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1228 bool operator == (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b)
1229 {
1230     for( int i = 0; i < m*n; i++ )
1231         if( a.val[i] != b.val[i] ) return false;
1232     return true;
1233 }
1234
1235 template<typename _Tp, int m, int n> static inline
1236 bool operator != (const Matx<_Tp, m, n>& a, const Matx<_Tp, m, n>& b)
1237 {
1238     return !(a == b);
1239 }
1240
1241 //! @}
1242
1243 ////////////////////////////// Vec out-of-class operators ////////////////////////////////
1244
1245 //! @relates cv::Vec
1246 //! @{
1247
1248 template<typename _Tp1, typename _Tp2, int cn> static inline
1249 Vec<_Tp1, cn>& operator += (Vec<_Tp1, cn>& a, const Vec<_Tp2, cn>& b)
1250 {
1251     for( int i = 0; i < cn; i++ )
1252         a.val[i] = saturate_cast<_Tp1>(a.val[i] + b.val[i]);
1253     return a;
1254 }
1255
1256 template<typename _Tp1, typename _Tp2, int cn> static inline
1257 Vec<_Tp1, cn>& operator -= (Vec<_Tp1, cn>& a, const Vec<_Tp2, cn>& b)
1258 {
1259     for( int i = 0; i < cn; i++ )
1260         a.val[i] = saturate_cast<_Tp1>(a.val[i] - b.val[i]);
1261     return a;
1262 }
1263
1264 template<typename _Tp, int cn> static inline
1265 Vec<_Tp, cn> operator + (const Vec<_Tp, cn>& a, const Vec<_Tp, cn>& b)
1266 {
1267     return Vec<_Tp, cn>(a, b, Matx_AddOp());
1268 }
1269
1270 template<typename _Tp, int cn> static inline
1271 Vec<_Tp, cn> operator - (const Vec<_Tp, cn>& a, const Vec<_Tp, cn>& b)
1272 {
1273     return Vec<_Tp, cn>(a, b, Matx_SubOp());
1274 }
1275
1276 template<typename _Tp, int cn> static inline
1277 Vec<_Tp, cn>& operator *= (Vec<_Tp, cn>& a, int alpha)
1278 {
1279     for( int i = 0; i < cn; i++ )
1280         a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*alpha);
1281     return a;
1282 }
1283
1284 template<typename _Tp, int cn> static inline
1285 Vec<_Tp, cn>& operator *= (Vec<_Tp, cn>& a, float alpha)
1286 {
1287     for( int i = 0; i < cn; i++ )
1288         a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*alpha);
1289     return a;
1290 }
1291
1292 template<typename _Tp, int cn> static inline
1293 Vec<_Tp, cn>& operator *= (Vec<_Tp, cn>& a, double alpha)
1294 {
1295     for( int i = 0; i < cn; i++ )
1296         a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*alpha);
1297     return a;
1298 }
1299
1300 template<typename _Tp, int cn> static inline
1301 Vec<_Tp, cn>& operator /= (Vec<_Tp, cn>& a, int alpha)
1302 {
1303     double ialpha = 1./alpha;
1304     for( int i = 0; i < cn; i++ )
1305         a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*ialpha);
1306     return a;
1307 }
1308
1309 template<typename _Tp, int cn> static inline
1310 Vec<_Tp, cn>& operator /= (Vec<_Tp, cn>& a, float alpha)
1311 {
1312     float ialpha = 1.f/alpha;
1313     for( int i = 0; i < cn; i++ )
1314         a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*ialpha);
1315     return a;
1316 }
1317
1318 template<typename _Tp, int cn> static inline
1319 Vec<_Tp, cn>& operator /= (Vec<_Tp, cn>& a, double alpha)
1320 {
1321     double ialpha = 1./alpha;
1322     for( int i = 0; i < cn; i++ )
1323         a[i] = saturate_cast<_Tp>(a[i]*ialpha);
1324     return a;
1325 }
1326
1327 template<typename _Tp, int cn> static inline
1328 Vec<_Tp, cn> operator * (const Vec<_Tp, cn>& a, int alpha)
1329 {
1330     return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1331 }
1332
1333 template<typename _Tp, int cn> static inline
1334 Vec<_Tp, cn> operator * (int alpha, const Vec<_Tp, cn>& a)
1335 {
1336     return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1337 }
1338
1339 template<typename _Tp, int cn> static inline
1340 Vec<_Tp, cn> operator * (const Vec<_Tp, cn>& a, float alpha)
1341 {
1342     return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1343 }
1344
1345 template<typename _Tp, int cn> static inline
1346 Vec<_Tp, cn> operator * (float alpha, const Vec<_Tp, cn>& a)
1347 {
1348     return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1349 }
1350
1351 template<typename _Tp, int cn> static inline
1352 Vec<_Tp, cn> operator * (const Vec<_Tp, cn>& a, double alpha)
1353 {
1354     return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1355 }
1356
1357 template<typename _Tp, int cn> static inline
1358 Vec<_Tp, cn> operator * (double alpha, const Vec<_Tp, cn>& a)
1359 {
1360     return Vec<_Tp, cn>(a, alpha, Matx_ScaleOp());
1361 }
1362
1363 template<typename _Tp, int cn> static inline
1364 Vec<_Tp, cn> operator / (const Vec<_Tp, cn>& a, int alpha)
1365 {
1366     return Vec<_Tp, cn>(a, 1./alpha, Matx_ScaleOp());
1367 }
1368
1369 template<typename _Tp, int cn> static inline
1370 Vec<_Tp, cn> operator / (const Vec<_Tp, cn>& a, float alpha)
1371 {
1372     return Vec<_Tp, cn>(a, 1.f/alpha, Matx_ScaleOp());
1373 }
1374
1375 template<typename _Tp, int cn> static inline
1376 Vec<_Tp, cn> operator / (const Vec<_Tp, cn>& a, double alpha)
1377 {
1378     return Vec<_Tp, cn>(a, 1./alpha, Matx_ScaleOp());
1379 }
1380
1381 template<typename _Tp, int cn> static inline
1382 Vec<_Tp, cn> operator - (const Vec<_Tp, cn>& a)
1383 {
1384     Vec<_Tp,cn> t;
1385     for( int i = 0; i < cn; i++ ) t.val[i] = saturate_cast<_Tp>(-a.val[i]);
1386     return t;
1387 }
1388
1389 template<typename _Tp> inline Vec<_Tp, 4> operator * (const Vec<_Tp, 4>& v1, const Vec<_Tp, 4>& v2)
1390 {
1391     return Vec<_Tp, 4>(saturate_cast<_Tp>(v1[0]*v2[0] - v1[1]*v2[1] - v1[2]*v2[2] - v1[3]*v2[3]),
1392                        saturate_cast<_Tp>(v1[0]*v2[1] + v1[1]*v2[0] + v1[2]*v2[3] - v1[3]*v2[2]),
1393                        saturate_cast<_Tp>(v1[0]*v2[2] - v1[1]*v2[3] + v1[2]*v2[0] + v1[3]*v2[1]),
1394                        saturate_cast<_Tp>(v1[0]*v2[3] + v1[1]*v2[2] - v1[2]*v2[1] + v1[3]*v2[0]));
1395 }
1396
1397 template<typename _Tp> inline Vec<_Tp, 4>& operator *= (Vec<_Tp, 4>& v1, const Vec<_Tp, 4>& v2)
1398 {
1399     v1 = v1 * v2;
1400     return v1;
1401 }
1402
1403 //! @}
1404
1405 } // cv
1406
1407 #endif // __OPENCV_CORE_MATX_HPP__