OpenCV 图像像素值统计
一、知识点
1、像素值统计
(1)、最小(min)
(2)、最大(max)
(3)、均值(mean)
(4)、标准差(standard deviation)
方差是一组数据与其平均值之差的平方的平均值。
标准差是方差的平方根。
它们衡量了数据的离散程度。 值越大,数据点之间的差异越大,集中趋势差; 反之,数据分布越集中。
2、void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double * minVal, CV_OUT double * maxVal = 0, CV_OUT Point * minLoc = 0, CV_OUT Point * maxLoc = 0, InputArray mask = noArray());
(1)、查找数组(图像)中的最小值和最大值,以及它们的位置。
(2)、参数说明:
src: 输入数组(图像),需要单通道的。
minVal: 输出参数,指向最小值的指针,若不需要,则置NULL。
maxVal: 输出参数,指向最大值的指针,若不需要,则置NULL。
minLoc: 输出参数,指向最小值位置(x, y坐标)的指针,若不需要,则置NULL。
maxLoc: 输出参数,指向最大值位置(x, y坐标)的指针,若不需要,则置NULL。
mask: 可选掩码,若不为空,则在指定数组中(非零掩码对应)搜索最小最大值; 若为空,则在整个数组中搜索。
3、void meanStdDev(InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev, InputArray mask = noArray());
(1)、计算数组(图像)的均值和标准差。
(2)、参数说明:
src: 输入数组(图像),可以是单通道,也可以是多通道。
mean: 输出数组,用于存储每个通道的均值。
stddev: 输出数组,用于存储每个通道的标准差值。
mask: 可选掩码,若不为空,则在指定数组中(非零掩码对应)计算; 若为空,则在整个数组中计算。
二、示例代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{cv::Mat src1 = cv::imread("../images/6.png");if (src1.empty()){std::cout << "load src image error..." << std::endl;return -1;}//求最小最大值时,输入图像需是单通道的std::vector<cv::Mat> vecM;cv::split(src1, vecM);for (int i = 0; i < vecM.size(); i++){double minV, maxV;cv::Point minLoc, maxLoc;cv::minMaxLoc(vecM[i], &minV, &maxV, &minLoc, &maxLoc, cv::Mat());std::cout << "Image1 i = " << i << ", minValue = " << minV << ", maxValue = " << maxV << std::endl;}//求均值和方差cv::Mat mean, stddev;cv::meanStdDev(src1, mean, stddev);std::cout << "mean:" << std::endl << mean << std::endl << "stddev:" << std::endl << stddev << std::endl;cv::Mat src2 = cv::Mat::zeros(4, 3, CV_8UC3);src2 = cv::Scalar(42, 89, 105);//求最小最大值std::vector<cv::Mat> vecM2;cv::split(src2, vecM2);for (int i = 0; i < vecM2.size(); i++){double minV, maxV;cv::Point minLoc, maxLoc;cv::minMaxLoc(vecM2[i], &minV, &maxV, &minLoc, &maxLoc, cv::Mat());std::cout << "Image2 i = " << i << ", minValue = " << minV << ", maxValue = " << maxV << std::endl;}//求均值和方差cv::Mat mean2, stddev2;cv::meanStdDev(src2, mean2, stddev2);std::cout << "mean2:" << std::endl << mean2 << std::endl << "stddev2:" << std::endl << stddev2 << std::endl;system("pause");return 0;
}
输出结果:
Image1 i = 0, minValue = 0, maxValue = 255
Image1 i = 1, minValue = 0, maxValue = 255
Image1 i = 2, minValue = 0, maxValue = 255
mean:
[117.4247741699219;
99.5269775390625;
103.0511779785156]
stddev:
[109.9909118460736;
99.60692477866574;
111.1995801429959]
Image2 i = 0, minValue = 42, maxValue = 42
Image2 i = 1, minValue = 89, maxValue = 89
Image2 i = 2, minValue = 105, maxValue = 105
mean2:
[42;
89;
105]
stddev2:
[0;
0;
0]