cv::Scalar mean = cv::mean(image, mask); 其中,mask是与iamge一样大小的矩阵,其中的数值为0-255,可以理解为一个判别矩阵。 2、代码实现 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string> using namespace std; using namespace cv; // 在掩膜上绘制mask旋转...
meanStdDev 函数在mean.dispatch.cpp中实现,计算均值和方差的公式如下: meanStdDev这个函数的输入是src和mask,mask矩阵里为0位置的元素不被求和if( mask[i] ){才求和}; 这个函数的输出也是两个矩阵,这个输出矩阵的维数应该是channels * 1,每个通道存储相应的和(sum)或平方和(sqsum),如果空间太大,后面的空间会...
m= mean.at<double>(2,0);//返回第三通道均值std::cerr <<"第三通道均值="<< m <<std::endl; std::cerr<< stddev <<std::endl; sd= stddev.at<double>(0,0);//返回第一通道标准偏差std::cerr <<"第一通道标准偏差="<< sd <<std::endl; sd= stddev.at<double>(1,0);//返回第二通...
meanStdDev: 计算矩阵的均值和标准偏差。 C++: void meanStdDev(InputArray src,OutputArray mean, OutputArray stddev, InputArray mask=noArray()) Python: cv2.meanStdDev(src[,mean[, stddev[, mask]]]) → mean, stddev C: void cvAvgSdv(constCvArr* arr, CvScalar* mean, CvScalar* std_dev, const ...
学会使用NumPy的mean和std方法,分别得出均值和标准差,对图像矩阵进行操作实现代码1,加载需要的库和图像并以RGB模式显示import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('dog.png').astype(np.float32) / 255 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img)...
imshow(std_img) 程序说明 这些NumPy的数据有计算平均值mean和标准差std的方法。 要对矩阵进行标准化,我们需要减去均值得到一个零均值,以通过零均值并除以矩阵的标准差得到一个单位方差矩阵。Opencv轮廓(cv.findContours) 解释 (一) 2022年5月27日 OpenCV Python 图像形态学操作(morphologyEx) 2019年9月26日 ...
-1; } imshow("src", srcImage); Mat mean, stddev; meanStdDev(srcImage, mean, stddev); std::cout << "mean:" << std::endl << mean << std::endl; std::cout << "stddev:" << std::endl<< stddev << std::endl; printf("blue channel mean:%.2f, stddev: %.2f \n", mean.at...
using namespace std; //定义滤波函数 void AdaptiveLocalNoiseReductionFilter(Mat img_input, Mat& img_output, int m, int n); //输入图像,输出图像,m,n为滤波器大小。 int main() { Mat image, image_gray, image_output; //定义输入图像,灰度图像,输出图像 ...
代码清单3-12myMeanAndmearStdDev.cpp计算矩阵平均值和标准方差1.#include<opencv2\opencv.hpp>2.#include<iostream>3.#include<vector>4.5.using namespace std;6.using namespace cv;7.intmain()8.{9.system("color F0");//更改输出界面颜色10.float a[12]={1,2,3,4,5,10,6,7,8,9,10,0};11...
prob_R=gaussian(original_image_R,mean_patch_R,std_patch_R)plt.imshow(prob_R);结果如下：7. ...