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现在有一个 [20(rows) * 20(cols) * 144(channels)]的矩阵，我们想截取一个[20 * 20 * 80]的子矩阵：
int dims[3] = {20, 20, 144};
cv::Mat mat(cv::Size(dims[1], dims[0]), CV_32FC(dims[2]), (void*)input);
const std::vector<cv::Range>& range{cv::Range::all(), cv::Range::all(), cv::Range(0,80)};
cv::Mat split_mat = mat(range);
//这时候会报错，因为Mat的()重载函数里assert(range.size() == mat.dims)
//但是mat.dims只记录mat.rows, mat.cols, 不记录mat.channels()，也就是dims=2，所以这里维度是不对等的
//想在144这个维度分割，有两个方法，将144放在rows或者cols上，
//这样可以用Mat operator()(const std::vector<Range>& ranges) const;
//但是后续对channels维度的操作不太方便，cv对高维度矩阵的操作不太方便
//所以用第二个方法：将三维矩阵变为二维矩阵(通道数变为1)
cv::Mat mat = mat.reshape(1, 400);
// Mat Mat::reshape(int new_cn, int new_rows) const
// 请注意，reshape不会改变原始矩阵的布局，它只是返回一个新的矩阵头，指向原始数据的不同视图。
// mat size: [rows: 400 x cols: 144 x channels: 1]
const std::vector<cv::Range>& range{cv::Range::all(), cv::Range(0,80)};
cv::Mat split_mat = mat(range);
// split_mat size: [rows: 400 x cols: 80 x channels: 1]
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cv::Mat 类不提供与 NumPy 相同的广播机制，下面是对一个单通道矩阵的softmax函数实现：（为了节省效率，所有操作均在原矩阵上进行，这意味着原矩阵的数已被改变）
cv::Mat softmax(const cv::Mat& src) {CV_Assert(src.type() == CV_32FC1); // 确保输入矩阵是单通道的32位浮点类型for (auto i = 0; i < src.rows; ++i) {// 当你使用 src.row(i) 获取矩阵 src 的第 i 行时，你会得到一个指向原始矩阵中那一行的引用。// 这意味着，如果你修改了 singleRow，相应的行在原始矩阵 src 中也会被修改，因为它们是同一个数据的不同视图。cv::Mat singleRow = src.row(i);double max;cv::minMaxLoc(singleRow, NULL, &max, NULL, NULL);singleRow -= static_cast<float>(max);cv::exp(singleRow, singleRow);cv::Mat sumMat;cv::reduce(singleRow, sumMat, 1, cv::REDUCE_SUM, CV_32F); // 0得到row,1得到colfloat sum = sumMat.at<float>(0, 0); // at(row, col)singleRow /= sum;}return src;
}
