API

最大值和最小值

CV_EXPORTS_W void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal,
                            CV_OUT double* maxVal = 0, CV_OUT Point* minLoc = 0,
                            CV_OUT Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray());

• 参数一：src，单通道输入图像；
• 参数二：minVal，最小值；
• 参数三：maxVal，最大值；
• 参数四：minLoc，最小值坐标；
• 参数五：maxLoc，最大值坐标；
• 参数六：mask，掩码，通过此参数可以设置极值的查找范围。

均值

CV_EXPORTS_W Scalar mean(InputArray src, InputArray mask = noArray());

参数一：src，通道数为 1 到 4 个的输入图像；

参数二：mask，掩码，通过此参数可以设置求平均值的范围。
$$\begin{array}{l}N={\sum }_{I:\text{mask}(I)\ne 0}1\\ M_c=\left({\sum }_{I:\text{mask}(I)\ne 0}\text{mtx}(I{)}_c\right)/N\end{array}$$

标准差

CV_EXPORTS_W void meanStdDev(InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev,
                             InputArray mask=noArray());

• 参数一：src，通道数为 1 到 4 个的输入图像；

• 参数二：mean，均值；

• 参数三：stddev，标准差；

• 参数四：mask，掩码，通过此参数可以设置极值的查找范围。

$$\begin{array}{l}N={\sum }_{I,\text{mask}(I)\ne 0}1\\ {\text{mean}}_c=\frac{{\sum }_{I:\text{mask}(I)\ne 0}\text{src}(I{)}_c}{N}\\ {\text{stddev}}_c=\sqrt{\frac{{\sum }_{I:\text{mask}(I)\ne 0}{\left(\text{src}(I{)}_c-{\text{mean}}_c\right)}^2}{N}}\end{array}$$

示例

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    cout << CV_VERSION << endl;

    Mat lena = imread("../image/lena.tif", IMREAD_ANYCOLOR);
    Mat lenaGray = imread("../image/lena.tif", IMREAD_GRAYSCALE);
    double min, max;
    Point minLoc, maxLoc;
    minMaxLoc(lenaGray, &min, &max, &minLoc, &maxLoc);
    cout << "最小值：" << min << ", 位于：" << minLoc << endl;
    cout << "最大值：" << max << ",位于：" << maxLoc << endl;

    Scalar scalar = mean(lena);
    cout << "平均值：" << scalar << endl;

    Mat meanMat,stdDevMat;
    meanStdDev(lena, meanMat, stdDevMat);
    cout << "平均值：" << meanMat << endl;
    cout << "标准差：" << stdDevMat << endl;

    waitKey(0);

    return 0;
}

运行效果