opencv中封装了一个专门用于求解cv::Mat均值的函数,即cv::mean(&cv::Mat),该函数会得到Mat中各个通道的均值,若要获取指定通道的均值,做进一步解析即可。 具体使用方法如下: 示例代码: cv::Mat inImage; cv::Scalar neam=cv::mean(inImage); float MyMeanValue = meanValue.val[0];//.val[0]表示第一...
mean函数根据输入参数src和mask来计算均值。它首先检查输入参数的类型和尺寸,并根据情况进行相应的处理。 如果没有提供mask参数,则mean函数会对整个输入数组或图像进行计算。它将遍历每个像素或元素,并将其值累加到相应的通道中。最后,它将累加值除以总的像素数或元素数,得到每个通道的均值。
2.2、实现 OpenCV提供了函数calcHist来实现直方图的构建,但是在计算8位图的灰度直方图时,它使用起来略显复杂。可以定义函数calcGrayHist来计算灰度直方图,其中输入参数为8位图,将返回的灰度直方图存储为一个1行256列的Mat类型。代码如下: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2...
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这个函数可以用于创建一个掩码,以便在计算均值和标准差时只考虑掩码内的像素。 以下是一个简单的示例,展示了如何使用meanStdDevMask函数: 1. 首先,需要包含所需的头文件: ```c #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc...
adaptiveThreshold(src, dst2, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 21, 10); imshow("原图", src); imshow("手工自适应", dst); imshow("函数自适应", dst2); waitKey(0); } 1.2.2 函数实现自适应阈值分割 int main() { //---【1】读取源图像并检查图像是否读取成功--- Mat srcImage...
cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C =0窗口均值阈值法。计算出领域的平均值再减去参数double C的值 cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C =1高斯分布阈值法。计算出领域的高斯均值再减去参数double C的值 thresholdType 阈值化类型(只有两个取值)。 cv::THRESH_BINARY =0若大于thresh,则设置为maxval,否则设置为0。(常用) ...
表示第c个通道的平均值, 表示第c个通道像素的灰度值。 meanStdDev()函数可以同时求取图像每个通道的平均值和标准方差,其函数原型在代码清单3-11中给出。 代码语言:javascript 复制 代码清单3-11meanStdDev()函数原型1.voidcv::meanStdDev(InputArray src,2.OutputArray mean,3.OutputArray stddev,4.InputArray mas...
mean_error = 0for i in xrange(len(objpoints)): imgpoints2, _ = cv.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) error = cv.norm(imgpoints[i], imgpoints2, cv.NORM_L2)/len(imgpoints2) mean_error += errorprint( "total error: {}".format(mean_error/len...