cv::minMaxLoc实现原理
时间: 2023-08-14 09:03:56 浏览: 55
`cv::minMaxLoc` 函数的实现原理大致如下:
1. 首先,函数会遍历输入的矩阵,找到矩阵中的最小值和最大值,并记录它们的位置。
2. 如果用户提供了输出参数,则将找到的最小值和最大值分别存储在对应的变量中。
3. 如果用户提供了输出参数,则将找到的最小值和最大值的位置分别存储在对应的变量中。
4. 返回函数执行结果,表示是否成功找到最小值和最大值。
在实现过程中,由于矩阵可能非常大,因此需要对遍历过程进行优化,以提高函数的执行效率。其中一种优化方法是使用并行计算技术,将矩阵划分为多个子区域,并在多个处理器上同时计算每个子区域的最小值和最大值。这样可以大大缩短函数的执行时间,提高程序的性能。
相关问题
cv::minMaxLoc
cv::minMaxLoc是OpenCV库中的一个函数,用于找到图像中最小和最大像素值及其对应的位置。
这个函数的原型如下:
void cv::minMaxLoc(
InputArray src, // 输入图像
double* minVal, // 最小值
double* maxVal, // 最大值
Point* minLoc = 0, // 最小值位置
Point* maxLoc = 0, // 最大值位置
InputArray mask = noArray() // 掩码图像,可选参数
)
使用示例:
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
double minVal, maxVal;
cv::Point minLoc, maxLoc;
cv::minMaxLoc(image, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
这样就可以获取图像中的最小值和最大值,并且可以得到它们在图像中的位置。
cv::minMaxLoc示例
下面是一个使用cv::minMaxLoc函数的示例:
``` c++
cv::Mat image = cv::imread("example.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像
double minVal, maxVal;
cv::Point minLoc, maxLoc;
cv::minMaxLoc(image, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); // 查找最小值和最大值
std::cout << "最小值: " << minVal << std::endl;
std::cout << "最大值: " << maxVal << std::endl;
std::cout << "最小值的位置: " << minLoc << std::endl;
std::cout << "最大值的位置: " << maxLoc << std::endl;
```
这个示例加载了一张灰度图像,并使用cv::minMaxLoc函数查找最小值和最大值。函数的前两个参数是输入图像和输出的最小值和最大值。第三个和第四个参数是最小值和最大值的位置。在这个示例中,这些值被打印到控制台上。
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