cv::mean()

`cv::mean()`是OpenCV库中的一个函数，专门用于计算输入图像或数组的像素平均值。这个函数通常用于统计图像的亮度（对于灰度图像）或颜色分量（对于彩色图像）的平均值。它的原型如下：

cv::Point mean(const void* data, Size size, int normType = NORM_L2)

- `data`：输入数据的指针，可以指向一个图像矩阵（`cv::Mat`）或一个数组。
- `size`：表示数据的维度大小，包括宽度（cols）和高度（rows）。
- `normType`：可选参数，指定如何计算平均值，默认是`NORM_L2`（欧几里得范数），即标准方差（适用于灰度图像）。其他可能的值有`NORM_L1`（曼哈顿距离）、`NORM_INF`（无穷大范数）等，取决于应用场景。

`cv::mean()`函数会返回一个点（`cv::Point`类型），其中第一个元素代表平均值，如果是彩色图像，则返回的是三个分量分别对应B（蓝色）、G（绿色）和R（红色）的平均值。如果输入是单通道图像或灰度图像，只返回一个数值作为平均值。

在处理图像统计时，`cv::mean()`是一个非常实用的工具，因为它可以直接给出全局的平均信息。不过需要注意，这个函数假设数据已经预处理过，例如已转换为正确的深度和格式。

相关问题

opencv学习笔记——cv::mean()函数详解

cv::mean()函数是OpenCV中用于计算图像均值的函数，它的函数原型如下：

Scalar cv::mean(InputArray src, InputArray mask = noArray());

其中，src参数是输入的图像，mask参数是用于掩码的可选参数。

函数返回值是一个Scalar类型的值，包含了计算得到的均值。

使用cv::mean()函数的步骤如下：

1. 加载图像

Mat img = imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

2. 计算均值

Scalar mean = cv::mean(img);

在这个例子中，我们计算了灰度图像的均值，并将结果存储在名为mean的Scalar变量中。

如果想要使用掩码来计算均值，可以使用以下代码：

Mat mask = imread("mask.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
Scalar mean = cv::mean(img, mask);

在这个例子中，我们使用名为mask的掩码来计算灰度图像的均值。

需要注意的是，如果输入图像是多通道的，则返回的Scalar类型变量包含每个通道的均值。例如，如果输入图像是RGB图像，则返回的Scalar类型变量包含红、绿、蓝三个通道的均值。

希望这个解释能够帮助你理解cv::mean()函数的使用方法。

cv::mean(mroi);这段代码什么意思

这段代码使用OpenCV的`mean`函数，计算矩阵mroi的均值。`mean`函数用于计算给定矩阵或图像的均值。在这里，`mroi`表示输入矩阵，函数将计算该矩阵的均值。返回结果是一个包含均值的`cv::Scalar`对象，其中包含了各个通道的均值。通常情况下，这个函数被用于计算图像或矩阵的平均亮度或颜色值，以便进行后续的处理或分析。