opencv知识点:
图像像素最小/最大值 – minmaxloc
图像像素均值/标准差 – meanstddev
本课所解决的问题:
如何获取图像像素的最小/最大值?
如何获取图像像素的均值/标准差?
通过图像像素统计值我们能干什么?
在图像分析的时候,我们经常需要对单通道图像的像素进行统计,以下4种是比较常用的
最小值(min)
最大值(max)
平均值(mean)
标准差(standard deviation)
要求这4种统计,我们就要用到以下两个api
minmaxlocmeanstddev这两个api非常有用,日后有很多地方用得到
接下来,我们来应用两个api,求取4种像素值统计
首先是最小值,最大值
//函数定义void pixel_statistics_demo(mat& image);//函数实现void quickdemo::pixel_statistics_demo(mat& image) { double minv, maxv; point minloc, ma哈佛家训读后感xloc; std::vector<mat> mvt; split(image, mvt); /* minmaxloc 求取单通道图像像素的最小值,最大值 共6个参数 第1个参数 输入单通道图像 第2个参数 输出最小值 第3个参数 输出最大值 第4个参数 输出最小值点的坐标 第5个参数 输出最大值点的坐标 第6个参数 输入图像的子数组(有时候我们会求取roi区域的最小/最大值,就会传入mask图像) (这里的子数组,是一种图像掩模,可以实现加东西/扣东西) */ for (int i = 0; i < mvt.size(); i++) { minmaxloc(mvt[i], &minv, &maxv, &minloc, &maxloc); std::cout << "旗山森林公园通道:" << i << " 最小值:" << minv << " 最大值:" << maxv << std::endl; }}
然后是,平均值和标准差
void quickdemo::pixel_statistics_demo(mat& image) { mat mean, stddev; meanstddev(image, mean, stddev); /* meanstddev 求取平均值,标准差我喜爱的动物 共4个参数 第1个参数 输入 第2个参数 输出图像像素的平均值,每个通道都会输出一个 第3个参数 输出图像像素的标准差,每个通道都会输出一个 第4个参数 输入图像的子数组(有时候我们会求取roi区域的平均值/标准差,就会传入mask图像) (这里的子数组,是一种图像掩模,可以实现加东西/扣东西) */ std::cout << "平均值" << std::endl << mean << std::endl; std::cout << "标准差" << std::endl<<stddev << std::endl;}
上图中,输出平均值和标准差,是把所有通道的都输出了,那如果怎么输出单通道的呢?
很简单,只要用到mat::at
//o个人计划书怎么写pencv为了保证精度,平均值,标准差矩阵的数据类型是double类型std::cout<<"平均值"<< mean.at<double>(0, 0)<<std::endl;std::cout << "标准差" << stddev.at<double>(0, 0) << std::endl;
这里简单提一下图像分析的事情
图像的平均值和标准差会给我们带来一定的信息
比如:当平均值恒定,标准差很小时,我们可以想到是基本纯色的图片,也就是低对比度的图
在图像分析的时候,我们关注图像的有效信息,也就是roi区域。
通过图像像素的统计值,我们就可以对图像的有效信息作出判断。
比如,当图像标准差很小时,图像所携带的有效信息会很少,我们就要对图像进行筛选,通过一些手段过滤掉一些东西。
推荐一本好书作文500字1.minmaxloc
2.meanstddev
3.mat::at
虽然有12种重载,但只有6种传参方式
1.单维度坐标——i0:沿维度 0 的索引
2.双维度坐标——row 沿维度 0 的索引 ;col 沿维度 1 的索引
3.三维度坐标——i0 沿维度 0 的索引;i1 沿维度 1 的索引;i2 沿维度 2 的索引
4.维度数组坐标——int数组
5.维度数组坐标——vector数组
6.点的坐标——point类
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本文发布于:2023-04-04 17:44:12,感谢您对本站的认可!
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