图像像素值统计
- 图像像素最大值、最小值以及位置
- 图像均值、标准差
查找最大值、最小值
API
public static MinMaxLocResult minMaxLoc(Mat src, Mat mask)
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参数src:输入的图像矩阵
-
参数mask:可选的掩码矩阵
-
返回值 MinMaxLocResult:记录最小值、最大值及其位置
public static class MinMaxLocResult { public double minVal; public double maxVal; public Point minLoc; public Point maxLoc; public MinMaxLocResult() { minVal=0; maxVal=0; minLoc=new Point(); maxLoc=new Point(); } }
-
函数要求输入图像必须是单通道
寻找图像矩阵最大值最小值及其位置
由于只能输入单通道图片,所以先分离后执行计算操作
private fun minMaxLoc(source: Mat) {
val bgrList = ArrayList<Mat>()
Core.split(source, bgrList)
var minLoc = Point()
var maxLoc = Point()
var minVal = 255.0
var maxVal = 0.0
var minCha = 0
var maxCha = 0
for (index in 0 until bgrList.size) {
val tmp = Core.minMaxLoc(bgrList[index])
if (tmp.minVal < minVal) {
minVal = tmp.minVal
minLoc = tmp.minLoc
minCha = index
}
if (tmp.maxVal > maxVal) {
maxVal = tmp.maxVal
maxLoc = tmp.maxLoc
maxCha = index
}
}
val tmp =
"最小值 = $minVal, 位于${minCha}通道${minLoc}\n最大值 = $maxVal, 位于${maxCha}通道${maxLoc}\n"
message += tmp
for (current in bgrList) {
current.release()
}
}
均值与标准差
概念
-
均值反映了图像的亮度,均值越大说明图像亮度越大,反之越小;
-
标准差又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。标准差反映了图像像素值与均值的离散程度,标准差越大说明图像的质量越好。
API
public static void meanStdDev(Mat src, MatOfDouble mean, MatOfDouble stddev, Mat mask)
- 参数src:输入的图像矩阵
- 参数mean:输出图像像素均值矩阵
- 参数stddev:输出的图像像素方差j矩阵
- 参数mask:可选的掩码矩阵
计算图像矩阵均值和标准差
private fun meanStdDev(source: Mat) {
val mean = MatOfDouble()
val stdDev = MatOfDouble()
Core.meanStdDev(source, mean, stdDev)
val tmp = "平均值:${mean.toList()}\n方差:${stdDev.toList()}\n"
message += tmp
mean.release()
stdDev.release()
}
计算结果
源码
https://github.com/onlyloveyd/LearningAndroidOpenCV
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