opencv C++计算除去感兴趣区域的像素值的标准差

要计算除去感兴趣区域的像素值的标准差，可以使用以下步骤：

1. 用 OpenCV 中的 `cv::mean()` 函数计算感兴趣区域（ROI）的均值和标准差。

2. 用 `cv::subtract()` 函数将 ROI 的均值从整个图像中减去，得到一个新的图像，其中感兴趣区域的像素值都为 0。

3. 用 `cv::meanStdDev()` 函数计算新图像的标准差。

以下是一个示例代码：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Rect roi(100, 100, 200, 200); // 感兴趣区域
cv::Mat roi_mask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);
roi_mask(roi) = 255; // 创建感兴趣区域的掩膜

cv::Scalar mean, stddev;
cv::meanStdDev(image, mean, stddev, roi_mask); // 计算 ROI 的均值和标准差

cv::Mat image_roi = image.clone();
cv::subtract(image, mean, image_roi, roi_mask); // 将 ROI 的均值从整个图像中减去

cv::meanStdDev(image_roi, mean, stddev); // 计算新图像的标准差

std::cout << "Standard deviation: " << stddev[0] << std::endl;

这个示例代码中，我们首先读取一张灰度图像，并定义一个感兴趣区域。

然后，我们创建一个与图像大小相同的掩膜，并将感兴趣区域设为白色（255），其余区域设为黑色（0）。

接着，我们使用 `cv::meanStdDev()` 函数计算感兴趣区域的均值和标准差。

然后，我们使用 `cv::subtract()` 函数将 ROI 的均值从整个图像中减去，得到一个新的图像，其中感兴趣区域的像素值都为 0。

最后，我们再次使用 `cv::meanStdDev()` 函数计算新图像的标准差，并输出结果。