pointCoo[2].x, pointCoo[2].y, pointCoo[3].x, pointCoo[3].y }; int theAvgGray = avgGray(points, img); //定义theAvgGray来接收算出来的灰度平均值 cout << "该区域的灰度平均值为:" << theAvgGray << endl; system("pause"); return 0; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
51CTO博客已为您找到关于opencv快速计算区域平均灰度计算的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及opencv快速计算区域平均灰度计算问答内容。更多opencv快速计算区域平均灰度计算相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进
1、可以变成灰度图也可以不变。这里假设你的图像都是IPL_DEPTH_8U类型。2、如果变成灰度图，就是单通道图像，获取的就是每一个像素点的灰度值。IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 0);for (int i = 0; i < img->height; i++){ for (int j = 0; j < img->width; j++){ ...
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> ``` 2. 然后,编写一个函数来计算图像的均值和标准差: ```c void calculateMeanAndStdDev(const cv::Mat &src, cv::Mat &mask, double &mean, double &stddev) { cv::Scalar mean_scalar, stddev_scalar; cv::meanStdDev(src, mean_scalar, stddev_scalar, ...
第一个参数是源图像,它应该是灰度图像。第二个参数是阈值,用于对像素值进行分类。第三个参数是 maxval,它表示像素值大于(有时小于)阈值时要给定的值。opencv 提供了不同类型的阈值,由函数的第四个参数决定。不同的类型有: cv::ThresholdTypes { cv::THRESH_BINARY = 0, cv::THRESH_BINARY_INV = 1, cv:...
这个示例代码使用了Python的OpenCV库来打开和处理图像文件。在遍历图像文件时,使用cv2.imread()函数读取图像,并将其转换为灰度图像。然后,使用cv2.mean()函数计算灰度图像的平均值,如果平均值小于50,则认为图像质量不好,将该文件删除。需要注意的是,这个示例代码只进行了简单的质量检测,如果需要更加严格的质量控制,可...
如果这个尺寸我们设其为非正数,那么OpenCV会从第五个参数sigmaSpace来计算出它来。 sigmaX x方向上的标准差 sigmaY y方向上的标准差。默认输入量为0,则将其设置为等于sigmaX,如果两个轴的标准差均为0,则根据输入的高斯滤波器尺寸计算标准偏差。 borderType 边界填充方式,默认为黑边 4.2.3 效果 Mat xuenai = ...
*函数参数:CvMat*pGrayMat:灰度图形相对应的矩阵 *返回值:intnThreshold *函数说明:实现灰度图的二值化分割——最大类间方差法（二维Otsu算法） *备注：在构建二维直方图的时候，采用灰度点的3*3邻域均值 ***/ intcvOtsu2D(CvMat*pGrayMat) { doubledHistogram[256][256];//建立二维灰度直方图 doubledTrMatr...
灰度值除以255，就是归一化后的数据 v = (float)value / 255;v = powf(v, gamma); 伽马变换 ...
各种二值化方法生成的对应的二值图像图像显示如下: ?...均值方法分割: 使用灰度图像计算所有像素值的均值作为阈值实现图像二值化分割方法。...,从0~255之间,然后求它们的最小内方差对应直方图灰度索引值作为阈值实现图像二值化,OpenCV中已经实现,而且是OpenCV2.x全局阈值二值化方法。