函式原型
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);引數說明
divide有兩個多載函式，主要介紹第一個，第一個是scale*X/Y，第二個是scale/Y，其中sacle是常數，
- InputArray型別的src1，輸入的第一幅影像，
- InputArray型別的src2，輸入的第二幅影像，
- OutputArray型別的dst，除法運算后的結果，
- double型別的scale，常數因子，
- int型別的dtype，控制輸出影像的型別，如果src1和src2型別一致，該值就是-1；如果不一致，該值就對應影像型別，比如當值為0的時候，輸出的結果就是CV_8U，值為5的時候，輸出的結果就是CV_32F，
測驗代碼
#include <iostream>
#include <opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// 隨機生成一個矩陣
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;
}測驗效果
測驗代碼中，隨機生成10*10的資料矩陣src，用全零矩陣other1先進行除法，設定第二行第二列的值為10，第一次除法運算后，結果只有第二行第二列的點完成了除法，其他全是零值，這是因為函式說明中提到過，除以0還是0；再用全1矩陣other2進行除法，結果符合預期，但是有個注意事項，scale代表除法的結果再乘以的常數因子，還有最后一個引數dtype表示結果的影像型別，比如測驗中是5，那么結果矩陣就是CV_32FC，也就是float型，
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標籤：AI