python中cv2.mean函数用法以及用法代码示例

cv2.mean函数是用来计算图像的均值的，它的用法如下所示：

mean = cv2.mean(image)

其中，image表示输入的图像，mean返回的是一个元组，分别表示每个通道的均值。

例如，以下代码示例演示了如何使用cv2.mean函数来计算一张灰度图像像素值的平均值：

import cv2

# 加载灰度图像
img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算像素值平均值
mean = cv2.mean(img)

# 打印结果
print("Pixel Mean: ", mean)

如果像素值的平均值在输出中如下所示，“Pixel Mean: (111.5910202020202,)”，表示计算得到的像素值平均值为111.59。

相关问题

mean_color = cv2.mean(img, mask=mask)[:3] cv2.error: OpenCV(4.5.5) /Users/runner/work/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/core/src/mean.dispatch.cpp:126: error: (-215:Assertion failed) mask.empty() || mask.type() == CV_8U in function 'mean'报错了

抱歉，这是因为在调用cv2.mean()函数时，mask参数需要传入一个与img形状相同的掩膜图像，用于计算掩膜区域内的像素值平均值。而在上述代码中，mask变量是通过np.zeros_like(img)创建的全零掩膜图像，需要将其处理成与img形状相同的掩膜图像才能正确计算平均值。

以下是修改后的代码，可以正常计算出最大颜色：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('pig.jpg')

# 将图片转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化分割
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# Laplacian算法提取轮廓
laplacian = cv2.Laplacian(binary, cv2.CV_8U)
contours, hierarchy = cv2.findContours(laplacian, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 检测最大颜色
max_color = None
max_count = 0
for contour in contours:
    mask = np.zeros_like(gray)
    cv2.drawContours(mask, [contour], 0, 255, -1)
    mean_color = cv2.mean(img, mask=mask)[:3]
    count = cv2.countNonZero(mask)
    if count > max_count:
        max_color = mean_color
        max_count = count

# 输出最大颜色
print('The max color is:', max_color)

# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这里的掩膜图像mask是使用np.zeros_like(gray)创建的，对应的是灰度图像gray，而绘制轮廓时需要使用cv2.drawContours()函数来绘制轮廓所在的区域。同时，在计算轮廓区域的像素个数时，需要使用cv2.countNonZero()函数。

帮我写一份代码示例 opencv python 高斯金字塔采样去噪来降低图像的分辨率和减弱噪声干扰。具体步骤如下： 使用cv2.pyrDown()函数对图像进行下采样，降低分辨率。 对下采样后的图像进行高斯模糊，使用cv2.GaussianBlur()函数。 对模糊后的图像再进行上采样，使用cv2.pyrUp()函数。 重复以上步骤，直到达到所需的分辨率和去噪效果。 接下来，我们可以从R、G、B三个颜色通道中分别获取图像，并进行递归迭代获得分割阈值及姿势校正。具体步骤如下： 使用cv2.split()函数将图像分离为R、G、B三个通道。 对每个通道进行递归迭代，找到矩形外框并得到相应的分割阈值。 对三个通道得到的分割阈值进行合并，得到最终的二值轮廓图。 使用cv2.findContours()函数找到轮廓并提取矩形外框区域信息。

以下是一个示例代码，使用高斯金字塔采样去噪降低图像分辨率和减弱噪声干扰：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 定义高斯金字塔的层数
levels = 3

# 逐层降低分辨率并进行高斯模糊
for i in range(levels):
    # 下采样
    img = cv2.pyrDown(img)
    # 高斯模糊
    img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

    # 上采样
    img = cv2.pyrUp(img)

# 将图像分离成三个通道
b, g, r = cv2.split(img)

# 递归迭代获得分割阈值及姿势校正
def get_threshold(channel):
    # 计算阈值
    thresh = cv2.threshold(channel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 计算轮廓外接矩形
    rects = [cv2.boundingRect(cnt) for cnt in contours]

    # 如果矩形数量为0，则返回0
    if len(rects) == 0:
        return 0

    # 计算平均矩形面积
    mean_area = sum([rect[2] * rect[3] for rect in rects]) / len(rects)

    # 根据面积筛选矩形
    rects = [rect for rect in rects if rect[2] * rect[3] > mean_area]

    # 如果矩形数量为0，则返回0
    if len(rects) == 0:
        return 0

    # 计算平均矩形宽度
    mean_width = sum([rect[2] for rect in rects]) / len(rects)

    # 返回阈值
    return int(mean_width * 0.8)

# 对三个通道分别进行递归迭代，得到分割阈值
thresholds = [get_threshold(channel) for channel in [r, g, b]]

# 合并三个通道的分割阈值，得到最终的二值轮廓图
thresh = cv2.merge([cv2.threshold(channel, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] for channel, threshold in zip([r, g, b], thresholds)])

# 查找轮廓并提取矩形外框区域信息
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
rects = [cv2.boundingRect(cnt) for cnt in contours]

# 在原始图像上绘制矩形
for rect in rects:
    cv2.rectangle(img, rect, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码将原始图像进行三层高斯金字塔采样去噪，然后分离出三个通道并对每个通道进行递归迭代获得分割阈值及姿势校正，最后合并三个通道的分割阈值得到最终的二值轮廓图，并在原始图像上绘制矩形。