cv2.meanStdDev

`cv2.meanStdDev()` 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算图像的均值和标准差。

函数原型如下：

mean, stddev = cv2.meanStdDev(src, mask=None)

其中，`src` 是输入的单通道或多通道图像，`mask` 是可选的掩膜图像，用于指定计算的像素范围。

函数返回两个值，分别是图像的均值（`mean`）和标准差（`stddev`），可以用于图像的后续处理和分析。

示例代码如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 计算图像的均值和标准差
mean, stddev = cv2.meanStdDev(img)

# 输出结果
print('mean:', mean)
print('stddev:', stddev)

注意，`mean` 和 `stddev` 的类型为 numpy 数组，如果图像是多通道的，则每个通道的均值和标准差都会分别计算并返回。

相关问题

def calculate_snr(image1, image2): mean1, std1 = cv2.meanStdDev(image1) mean2, std2 = cv2.meanStdDev(image2) signal_power = (mean1 - mean2) ** 2 noise_power = np.mean((image1 - image2) ** 2) snr = 10 * math.log10(signal_power / noise_power) return snr

这是一个用于计算两幅图像的信噪比（SNR）的函数。

输入参数 `image1` 和 `image2` 分别为两幅图像，函数会计算它们的均值和标准差，然后根据公式计算信号功率和噪声功率，最后返回它们的信噪比值。

具体来说，函数首先调用 `cv2.meanStdDev()` 函数计算两幅图像的均值和标准差。然后，函数根据公式计算信号功率和噪声功率。其中，信号功率的计算使用了两幅图像的均值之差的平方，而噪声功率的计算使用了两幅图像像素值差的平均值。最后，函数返回信噪比的值。

需要注意的是，此函数中的信噪比计算是基于像素值的，因此对于不同的图像，计算出来的信噪比值可能会有所不同。

import numpy as np import cv2 def ssim(img1, img2): # Set constants C1 = (0.01 * 255) ** 2 C2 = (0.03 * 255) ** 2 # Convert the images to grayscale img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Compute mean, variance and covariance img1_mean = cv2.mean(img1)[0] img2_mean = cv2.mean(img2)[0] img1_var = cv2.meanStdDev(img1)[1]**2 img2_var = cv2.meanStdDev(img2)[1]**2 img12_covar = np.mean((img1 - img1_mean) * (img2 - img2_mean)) # Compute SSIM numerator = (2 * img1_mean * img2_mean + C1) * (2 * img12_covar + C2) denominator = (img1_mean ** 2 + img2_mean ** 2 + C1) * (img1_var + img2_var + C2) return numerator / denominator # Load the images img1 = cv2.imread('0.jpg') img2 = cv2.imread('2.jpg') # Compute SSIM ssim_value = ssim(img1, img2) print('SSIM value:', ssim_value)这串代码加上调整img2和img1尺寸一致

可以使用cv2.resize()函数来调整图像尺寸，代码如下：

import numpy as np 
import cv2  

def ssim(img1, img2):     
    # Set constants     
    C1 = (0.01 * 255) ** 2     
    C2 = (0.03 * 255) ** 2      
    # Resize img2 to match img1 shape
    img2 = cv2.resize(img2, img1.shape[:2][::-1]) 
    # Convert the images to grayscale     
    img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     
    img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)      
    # Compute mean, variance and covariance     
    img1_mean = cv2.mean(img1)[0]     
    img2_mean = cv2.mean(img2)[0]     
    img1_var = cv2.meanStdDev(img1)[1]**2     
    img2_var = cv2.meanStdDev(img2)[1]**2     
    img12_covar = np.mean((img1 - img1_mean) * (img2 - img2_mean))      
    # Compute SSIM     
    numerator = (2 * img1_mean * img2_mean + C1) * (2 * img12_covar + C2)     
    denominator = (img1_mean ** 2 + img2_mean ** 2 + C1) * (img1_var + img2_var + C2)     
    return numerator / denominator  

# Load the images 
img1 = cv2.imread('0.jpg') 
img2 = cv2.imread('2.jpg') 

# Compute SSIM 
ssim_value = ssim(img1, img2) 

print('SSIM value:', ssim_value)

注意，使用cv2.resize()函数时需要将img1的shape切片取前两个元素并反转，以便将宽和高作为resize()函数的参数。