Opencv_07 图像的像素值统计

文章目录

一. 像素值统计的需求
二. 像素值统计的API
- ① 获取像素最大值,最小值,像素最大值位置,像素最小值为的API
- ② 获取像素的均值和方差的API
- ③ 统计非零像素的个数

一. 像素值统计的需求

统计一个图像中的像素在工作中很有必要的,因为图像处理过程中主要就是和像素打交道.

主要统计的数据:

像素最大值
像素最小值
像素最小值的位置
像素最大值的位置
像素均值
像素方差(像素方差,是所有像素和像素均值之间的平方的平均数)

二. 像素值统计的API

① 获取像素最大值,最小值,像素最大值位置,像素最小值为的API

函数原型:

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());

函数功能:

这个函数用来获取一个单通道图像的最大和最小值,以及最大值和最小值的位置,如果mask为空,则是全部的图像,如果mask不为空,在mask的区域求最大值和最小值.其实就是mask的非零区域求最大值和最小值.

参数解释:

src: 输入的图像,只能是单通道的图像
minVal:最小值指针,如果不需要可以传参数NULL
maxVal:最大值指针,如果不需要可以传参数NULL
minLoc:最小值位置指针,Pointer类型,如果不需要,可以传参数NULL
maxLoc:最大值位置指针,Pointer类型,如果不需要,可以传参数NULL
mask: 用来选择一个子区域

#include "MyOpencv.h"int main(void)
{Mat src = Mat::zeros(Size(10, 10), CV_8UC1);int rows = src.rows;int cols = src.cols;int channels = src.channels();for (int row = 0; row < rows; row++){uchar *pCurrent = src.ptr<uchar>(row);for (int col = 0; col < cols; col++){*pCurrent++ = row * 10  + col; // 像素赋值从0~99}}cout << "src = " << endl;cout << src << endl;double minVal;double maxVal;Point  minLoc;Point  maxLoc;cv::minMaxLoc(src, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);cout << "图像像素信息: 像素最小值: " << minVal << " 最小值位置: " << minLoc<< " 像素最大值: " << maxVal << " 像素最大值位置: " << maxLoc << endl;// 使用Mask,只统计第2~4行和2~4列 22~44的位置Mat mask = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);Rect rect(2, 2, 3, 3);mask(rect) = Scalar(1);cout << "Mask = " << endl;cout << mask << endl;cv::minMaxLoc(src, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, mask);cout << "2~4行 && 2~4列的像素信息: " << endl;cout << "像素最小值: " << minVal << " 最小值位置 : " << minLoc<< " 像素最大值: " << maxVal << " 像素最大值位置: " << maxLoc << endl;}

结果:

② 获取像素的均值和方差的API

函数原型:

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

函数功能:

该函数独自的计算各个通道的均值和方差,然后通过输出参数返回.

参数:

src: 输入图像
mean: 输出Mat,代表各个通道的均值,这里的形状是3行一列的矩阵
stddev:输出Mat,代表各个通道的均方差,这里的形状是3行一列的矩阵
mask:用来确定计算区域,也就是mask中那些非0的位置才会参与计算.当mask所有的元素都是0的时候,返回mean=stddev=Scalar::all(0).

#include "MyOpencv.h"int main(void)
{Mat src = Mat::zeros(Size(6, 6), CV_8UC3);int rows = src.rows;int cols = src.cols;int channels = src.channels();for (int row = 0; row < rows; row++){uchar *pCurrent = src.ptr<uchar>(row);for (int col = 0; col < cols; col++){*pCurrent++ = row * 6 * 3  + col * 3 + 0;*pCurrent++ = row * 6 * 3 + col * 3 + 1;*pCurrent++ = row * 6 * 3 + col * 3 + 2;}}cout << "src = " << endl; // 0 ~ 107像素值,一共 6 * 6 & 3 = 108个像素值cout << src << endl;Mat mean, stddev;cv::meanStdDev(src, mean, stddev);cout << "不带mask的时候: 图形均值: " << mean << ", 均方差: " << stddev << endl;cout << "mean的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;cout << "stddev的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;cout << "----------------------------------" << endl;// 带mask的,首先把mask全部是0的情况Mat maskZero = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);cv::meanStdDev(src, mean, stddev,maskZero);cout << "mask全部为0的时候: 图形均值: " << mean << ", 均方差: " << stddev << endl;cout << "mean的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;cout << "stddev的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;cout << "---------------------------------" << endl;Rect rect(3, 3, 2, 2); // 第3~4行 3~4列的均值方差maskZero(rect) = Scalar(1);cv::meanStdDev(src, mean, stddev, maskZero);cout << "mask 3~4行,3~4列为1的时候: 图形均值: " << mean << ", 均方差: " << stddev << endl;cout << "mean的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;cout << "stddev的形状: 行数: " << mean.rows << " 列数: " << mean.cols << endl;return 0;
}

结果:

③ 统计非零像素的个数

函数原型:

int countNonZero( InputArray src );

功能:

统计单通道图像非0像素的个数

参数:

src: 输入图像,只能是单通道的Mat图像矩阵.

#include"MyOpencv.h"int main(void)
{Mat srcColor = Mat::zeros(Size(10, 10), CV_8UC3);Mat srcGray = Mat::zeros(Size(10, 10), CV_8UC1);int rows = srcColor.rows;int cols = srcColor.cols;int channels = srcColor.channels();// 三通道图像赋值for (int row = 0; row < rows; row++){uchar *pCurrent = srcColor.ptr<uchar>(row);for (int col = 0; col < cols; col++){if ((row + col) % 2 == 0){// 如果行数和列数的和是偶数,就赋值为0*pCurrent++ = 0;*pCurrent++ = 0;*pCurrent++ = 0;}else{*pCurrent++ = 128;*pCurrent++ = 128;*pCurrent++ = 128;}}}// 单通道图像赋值for (int row = 0; row < rows; row++){uchar *pCurrent = srcGray.ptr<uchar>(row);for (int col = 0; col < cols; col++){if ((row + col) % 2 == 0){*pCurrent++ = 0;}else{*pCurrent++ = 128;}}}// 然后统计非0的个数//int number = cv::countNonZero(srcColor); 这里会报错,所以三通道的,要先分离通道,然后再统计int number = cv::countNonZero(srcGray);cout << "srcGray = " << endl;cout << srcGray << endl;cout << "---------------------" << endl;cout << "非零个数: " << number << endl;}

结果:

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一. 像素值统计的需求

二. 像素值统计的API

① 获取像素最大值,最小值,像素最大值位置,像素最小值为的API

② 获取像素的均值和方差的API

③ 统计非零像素的个数

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