cv::Mat类型的全部求和

`cv::Mat`是OpenCV库中的矩阵数据结构，用于表示图像、视频帧等二维数组。要在`cv::Mat`上计算所有元素的总和，你可以遍历矩阵的所有元素并逐个累加。下面是一个简单的示例，假设我们有一个`cv::Mat`类型的矩阵`mat`：

#include <opencv2/core.hpp> // 引入OpenCV核心模块

int sum = 0;
for (int i = 0; i < mat.rows; i++) { // 遍历行数
    for (int j = 0; j < mat.cols; j++) { // 遍历列数
        sum += mat.at<int>(i, j); // 获取像素值并累加
    }
}

这里，`at<int>`用于获取指定位置的整数值，然后将其添加到`sum`中。

如果你想直接得到矩阵元素之和而不必创建临时变量，可以使用OpenCV提供的`reduce`函数，如下所示：

cv::Scalar allSum = cv::reduce(mat, cv::Scalar(0), cv::REDUCE_SUM);

`allSum`将会包含整个矩阵元素的总和。

相关问题

计算cv::Mat各通道的均值

在OpenCV库中，`cv::Mat`是一个二维图像矩阵，可以包含多种颜色通道（如BGR、RGB等）。计算每个通道的均值通常需要对矩阵的每个像素进行遍历，并分别求和后再除以通道的宽度和高度。以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，你需要确保`cv::Mat`对象代表的是一个有三个通道的图像（如BGR），因为单通道图像不需要计算各通道均值。

2. 获取图像的维度信息，包括宽度（cols）和高度（rows）以及通道数（channels）。例如，在BGR图像上，`channels`应该是3。

int width = img.cols;
int height = img.rows;
int channels = img.channels();

3. 初始化三个变量来存储每个通道的总像素值（蓝色、绿色和红色）：

double blueSum = 0.0, greenSum = 0.0, redSum = 0.0;

4. 使用循环遍历矩阵的每个像素，并累加对应通道的像素值：

for (int y = 0; y < height; ++y) {
    for (int x = 0; x < width; ++x) {
        uchar* pixel = img.ptr<uchar>(y);
        blueSum += pixel[0];
        greenSum += pixel[1];
        redSum += pixel[2]; // 如果是BGR，索引从0开始
    }
}

5. 最后，将累加结果除以总的像素数（width * height * channels）得到每个通道的平均值：

double blueMean = blueSum / (width * height);
double greenMean = greenSum / (width * height);
double redMean = redSum / (width * height);

// 输出或保存通道均值
cout << "Blue mean: " << blueMean << ", Green mean: " << greenMean << ", Red mean: " << redMean << endl;

记得检查`img`是否为有效的`cv::Mat`对象，并处理可能出现的除以零的情况。完成上述步骤后，你就得到了`cv::Mat`各通道的均值了。

cv::reduce

`cv::reduce` 是 OpenCV（计算机视觉库）中的一个函数，主要用于对矩阵（通常是二维数组）进行统计聚合操作，如求和、平均值、最大值或最小值等。这个函数可以沿着指定的维度减少矩阵的大小，并返回单个标量结果。

其基本语法通常如下：

cv::Mat result = cv::reduce(src, dst, dim, op[, dtype])

- `src`：输入的原始矩阵。
- `dst`：用于存储结果的输出矩阵，如果未提供则会创建一个新的矩阵。
- `dim`：需要应用操作的维度（0表示行，1表示列，默认为0）。
- `op`：聚合操作，可以是`CV_REDUCE_SUM`（求和）、`CV_REDUCE_AVG`（平均值）、`CV_REDUCE_MAX`（最大值）或`CV_REDUCE_MIN`（最小值），以及其他一些自定义标量运算。
- `dtype`：输出矩阵的数据类型，如果不指定，则默认为源数据类型的内建版本。

举个例子，如果你有一个灰度图像矩阵，你可以通过`cv::reduce`计算每一行的像素总和：

cv::Mat img;
// ... (加载图像)
int sumRow = cv::reduce(img, cv::Mat(), 0, CV_REDUCE_SUM);