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...
很显然,判别矩阵和打了掩膜以后截取的roi图在像素上存在关联,判别矩阵的黑色区域对应的是roi区域需要计算的像素,白色区域是打掩膜区域。因此很容易用cv::mean()求得均值。 关于cv::mean()的调用如下: 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...
OpenCV meanStdDev的解释 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, CvS...
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...
计算数组元素的均值和方差函数cv.meanStdDev()。传入数组数据,返回数组数据的均值和方差。在图像数组中,可以计算出图像数组的像素均值和方差。 使用np.min和np.max可以计算数组元素的最小值和最大值。在图像数组中,可以计算每个通道像素最小值和最大值。
代码清单3-11meanStdDev()函数原型1.voidcv::meanStdDev(InputArraysrc,2.OutputArraymean,3.OutputArraystddev,4.InputArraymask=noArray()5.) src:待求平均值的图像矩阵。 mean:图像每个通道的平均值,参数为Mat类型变量。 stddev:图像每个通道的标准方差,参数为Mat类型变量。
img3=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1bit3.jpg')print(cv2.mean(img3)) 结果如下: 从结果上很容易看得出,均值所表示的信息是偏亮,是正确的。 接下来我们使用方法meanStdDev计算方差。方差在opencv中可以表示该图片的对比度,或者说该图片是否从表现上有“意义”。若方差值大则表示差异比较大,若值小,...
计算数组元素的均值和方差函数cv.meanStdDev()。传入数组数据,返回数组数据的均值和方差。在图像数组中,可以计算出图像数组的像素均值和方差。 使用np.min和np.max可以计算数组元素的最小值和最大值。在图像数组中,可以计算每个通道像素最小值和最大值。
stddev:图像每个通道的标准方差,参数为Mat类型变量。 mask:掩模,用于标记求取哪些区域的平均值和标准方差。 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...
下面举个例子,通过 meanStdDev() 函数获取图像的均值和标准差,以及每个通道的均值和标准差。Mat srcImage = imread("/Users/tony/beautiful.jpg"); if (srcImage.empty()) { cout << "could not load image ..." << endl; return -1; } imshow("src", srcImage); Mat mean, stddev; meanStdDev(...