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1为标准差stddev。 下面这个例子计算lena图和5×5对角阵中元素的平均值和标准差: import...
读取图像:使用cv2.imread函数读取图像,并将其转换为灰度图像。 定义多边形的顶点:使用np.array来定义一个多边形的顶点坐标。 创建掩膜图像:生成一个全黑的图像,并在上面填充多边形,形成ROI的掩膜。 计算ROI区域:利用位运算提取出多边形ROI区域的像素。 计算均值和方差:使用cv2.meanStdDev函数计算ROI区域的灰度均值和方差。
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 __name__ == '__main__': base_fucs()...
.meanStdDev(s1) 求图片的均值和方差(对比度),s1为cv.imread函数返回的对象,具体看代码 代码实例 import cv2 as cvimport numpy as npdef addDemo(s1, s2): #像素相加 dst = cv.add(s1, s2) cv.imshow('addDemo',dst)def subtractDemo(s1, s2): #像素相减 dst = cv.subtract(s1, s2) cv.imshow...
import cv2 import numpy as np m1 = cv2.imread("image1.jpg") m2 = cv2.imread("image2.jpg") dst = cv2.add(m1, m2) dst = cv2.subtract(m1, m2) dst = cv2.divide(m1, m2) dst = cv2.multiply(m1, m2) M1, dev1 = cv2.meanStdDev(m1) dst = cv2.bitwise_and(m1, m2) dst = cv...
mean, STD = cv2.meanStdDev(ROI) # Clip frame to lower and upper STD offset = 0.2 clipped = np.clip(image, mean - offset*STD, mean + offset*STD).astype(np.uint8) # Normalize to range result = cv2.normalize(clipped, clipped, 0, 255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX) ...
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,...
print(cv2.meanStdDev(imgviewx))27282930#...31#图片处理32#备份图片33imgviewx1=imgviewx.copy()3435#均值模糊,主要用于去除图片噪点36#读取图片并实现图片的模糊效果,参数:(读取图片,(X轴方向模糊,Y轴方向模糊))37#imgviewx=cv2.blur(imgviewx,(5,5))3839#中值模糊,主要用于去除椒盐(烧烤配料)噪点40#...
import cv2 # OpenCV库,用于图像处理 image = cv2.imread('path/to/your/image.jpg') # 读取图像文件 noise_image = np.random.normal(mean, stddev, image.shape).astype('uint8') # 生成与图像相同形状的高斯噪声 noisy_image = cv2.add(image, noise_image) # 将噪声添加到图像上 显示或保存生成的...
importcv2ascvimportnumpyasnp src=cv.imread("ma.jpg")cv.imshow("input",src)# 转换为灰度图像gray=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY)h,w=gray.shape 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...