std::cout << "最小值=" << minv << std::endl; std::cout << "最大值=" << maxv << std::endl; std::cout << "最小值行地址=" << mind[0]<< ", 最小值列地址=" << mind[1] << std::endl; std::cout << "最大值行地址=" << maxd[0] << ", 最大值列地址=" <<...
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}doubleminv =0.0, maxv =0.0;double* minp = &minv;double* maxp = &maxv; minMaxIdx(RawDataMat,minp,maxp); cout<<"Mat minv ="<< minv <<endl; cout<<"Mat maxv ="<< maxv <<endl;#pragmaendregionreturn0; }
maxValue;//最大值,最小值10cv::Point minIdx, maxIdx;//最小值坐标,最大值坐标11cv::minMaxLoc(image_re, &minValue, &maxValue, &minIdx, &maxIdx);12std::cout <<"最大值:"<< maxValue <<"最小值:"<<minValue<<std::endl;13std::cout...
min,max,minLocation,maxlocation = minMaxLoc(mt) # mt为前面匹配锁定函数得到的 然后minLocation是最小值的位置,maxLocation是最大值的位置,就是都有x和y 第六步,根据得到的x和y进行相关数据的计算,方便我们在原图像上画出矩形,进行图像展示,此处主要考验思维能力。
min_val:最小值。 max_val:最大值。 min_loc:最小值的位置。 max_loc:最大值的位置。 注意:函数 cv2.minMaxLoc() 处理的对象为灰度图像 importnumpyasnpimportcv2# 使用 cv2.minMaxLoc()在图像内查找掩码指定区域内的最大值,最小值以及其位置#---读取及显示原始图像---o1=cv2.imread("cell.png",-1)...
min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv.minMaxLoc(result)ifmethod==cv.TM_SQDIFF_NORMED:# 如果是标准平方差匹配 取最小值位置 left_top=min_locelse:left_top=max_loc right_bottom=(left_top[0]+width,left_top[1]+height)# 加上宽 高
(img, templ, cv2.TM_SDIFF_NORMED) # 按照标准平方差方式匹配# 获取匹配结果中的小值、大值、最小值坐标和最大值坐标minValue, maxValu, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(results)resultPoint1 = miLoc # 将最小值坐标当做最佳匹配区域的左上角点坐标# 计算出最佳匹配区域的右下角点坐标resultPoint2 = (...
max_filtering()函数接受输入图像和窗口大小 N; 它最初在输入数组周围创建一个“墙”(带有-1的填充),当我们遍历边缘像素时会有所帮助; 然后,我们创建一个“ temp”变量,将计算出的最大值复制到其中; 然后,我们遍历该数组并围绕大小为 N x N 的当前像素创建一个窗口; ...
(constMat&a,constMat&b);// ...CV_EXPORTSMatExproperator|(constMat&a,constMat&b);// ...CV_EXPORTSMatExproperator^(constMat&a,constMat&b);// ...CV_EXPORTSMatExprmin(constMat&a,constMat&b);// ...CV_EXPORTSMatExprmax(constMat&a,constMat&b);// ...CV_EXPORTSMatExprabs(constMat&m...