cv::mean()可以快速计算图像或感兴趣区域的平均值。 对于多通道图像,返回值cv::Scalar的每个分量对应每个通道的平均值。 支持使用掩码计算平均值,以处理图像的特定区域。 通过使用cv::mean(),你可以方便地获取图像的全局或局部亮度信息或其他统计特性。
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。
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: 1cv::Mat inImage;2cv::Scalar neam=cv::mean(inImage);3floatMyMeanValue = meanValue.val[0];//.val[0]表示第一...
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...
opencv 内参估计方法 opencv mean 实验基础 首先我们通过OpenCV中的随机数产生RNG,生成一些均匀分布的随机点,这些点的位置对应一副图像中的像素位置,然后使用kmeans算法对这些随机点进行分类,并计算出类簇的中心点。 随机产生的簇的数量是2到5之间的值,采样点的数量范围是1～1000,一维矩阵centers存放kmeans算法结束后...
OpenCV计算平均值cv：：mean实例代码 OpenCV计算平均值cv：：mean实例代码 前⾔ 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。下⾯给出opencv的官⽅说明：函数原型 Scalar mean(InputArray src...
测试效果 图1 自定义矩阵数据 图2 掩膜 图3 计算结果对比 为了便于对比数据,创建了一个5*5的矩阵和掩膜,进行了平均值的计算和mean函数的调用,所得结果一致,上述测试可供大家了解函数的使用~ 如果文章帮助到你了,可以点个赞让我知道,我会很快乐~加油!
该函数的第一个参数与前面mean()函数第一个参数相同,都可以是1-4通道的图像,不同之处在于该函数没有返回值,图像的均值和标准方差输出在函数的第二个和第三个参数中,区别于mean()函数,用于存放平均值和标准方差的是Mat类型变量,变量中的数据个数与第一个参数通道数相同,如果输入图像只有一个通道,该函数求取的...
KMeans算法MacQueen在1967年提出的,是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。如果从分类角度看KMeans属于硬分类即需要人为指定分类数目,而MeanSift分类方法则可以根据收敛条件自动决定分类数目。从学习方法上来说KMeans属于非监督学习方法即...
关于opencv下的kmean算法,函数为cv2.kmeans() 函数的格式为:kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags) data:分类数据,最好是np.float32的数据,每个特征放一列。之所以是np.float32原因是这种数据类型运算速度快,如果是uint型数据将会很慢。