imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) cv.imshow('input', img) # 注意:python中的print函数默认换行,可以用end=''或者接任意字符 # 像素均值、方差 means, dev = cv.meanStdDev(img) print('means: {}, \n dev: {}'.format(means, dev)) # 像素最大值和最小值 min_pixel = np.min(img[:, :...
"""方法cv.meanStdDev()不仅可以求出各通道均值,还能求出各通道标准差""" """标准差越大说明各个像素之间差异越大""" """标准差可以用来判断一张图像是否含有有效信息,标准差过小肯定有问题(纯色图标准差为0)""" mean1, dev1 = cv.meanStdDev(img1) mean2, dev2 = cv.meanStdDev(img2) print(mean...
cv::meanStdDev(im, meanMat, meanStdMat); 1. 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。 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...
meanStdDev()用来统计单通道内像素值的平均值和标准差,一次调用返回2个结果。 接口形式: cv2.meanStdDev(src[, mean[, stddev[, mask]]]) ->mean, stddev 参数含义: src:输入图像,必须为单通道图像; mask:可选的掩码; mean:平均值; stddev:标准差; meanStdDev()返回的是一个元组,下标0为平均值mean,下标...
函数现在有不再使用的别名cvMean_StdDev()。 在python中,对应的函数是cv2.meanStdDev ''' python 学习 OpenCV ''' import cv2 def base_fucs(): img1 = cv2.imread('project_pic/1.jpg') # 三通道图片 mean, std = cv2.meanStdDev(img1) 计算各通道的均值和标准差 print(mean, '\n', std) if ...
3.2.1.2 计算图像的均值和标准差 cv.mean()/cv.meanStdDev() 3.2.2 两图像间的像素操作 3.2.2.1 两幅图像的比较运算 cv.max()/cv.min() 3.2.2.2 两幅图像的逻辑运算 cv.bitwise_?() 3.2.3 图像二值化 3.2.4 LUT cv.LUT() 3.3 图像连接和图像变换 ...
t=cv.mean(gray)[0]#t , std = cv.meanStdDev(gray)#提示:以上两种方式都可以,都是为了提取均值#为了方便入门理解,第二行的“std”变量仅用于接收方差,没有其他用途#区别:#cv.mean返回一个向量数组,数组里面的值是标量,用【0】获取值#cv.meanStdDev返回一个矩阵#可以通过下面的 print语句查看差别print("...
首先,我们将使用一组库来进行经典的图像处理:从提取图像数据开始,使用一些算法转换数据,使用库函数进行预处理、增强、恢复、表示(使用描述符)、分割、分类、检测和识别(对象)以进行分析、理解,并更好地解释数据。接下来,我们将使用另一组库来进行基于深度学习的图像处理,这是一种在过去几年中非常流行的技术。 图像...
(s.extrema) # maximum and minimum pixel values for each channel R, G, B # [(4, 255), (0, 255), (0, 253)] print(s.count) # [154020, 154020, 154020] print(s.mean) # [125.41305674587716, 124.43517724970783, 68.38463186599142] print(s.median) # [117, 128, 63] print(s.stddev) ...
cv.mean是求每一个通道的平均值,a图片B平均值为149...,G为104...,R为130...,b图片分别为194,189,213,meanStdDev是求平均值和标准差。np.mean只能分别求单个通道的,最后还得组合一下,这个cv2的函数更直接。 上面是算术运算,我们还有逻辑运算。这个时候np就和cv2没有区别了,至少在目前应用的范围内是的。