13 图像像素值统计

opencv知识点：

• 图像像素最小/最大值 - minMaxLoc()

• 图像像素均值/标准差 - meanStdDev()

本课所解决的问题：

• 如何获取图像像素的最小/最大值？
• 如何获取图像像素的均值/标准差？
• 图像像素统计值用途是什么？

1.常用的像素值统计

在图像分析的时候，我们经常需要对单通道图像的像素进行统计，以下4种是比较常用的

• 最小值（min）
• 最大值（max）
• 平均值（mean）
• 标准差（standard deviation）

获得这4种统计，我们就要用到以下两个API

• minMaxLoc
• meanStdDev

这两个API非常有用，日后有很多地方用得到

2.像素值统计计算

接下来，我们来应用两个API，求取4种像素值统计

首先是最小值，最大值

minMaxLoc
	求取单通道图像像素的最小值，最大值
		共6个参数
			第1个参数 输入单通道图像
			第2个参数 输出最小值
			第3个参数 输出最大值
			第4个参数 输出最小值点的坐标
			第5个参数 输出最大值点的坐标
		
			第6个参数 输入图像的子数组（有时候我们会求取ROI区域的最小/最大值，就会传入mask图像）
					（这里的子数组，是一种图像掩模，可以实现加东西/扣东西） 

//函数定义
void pixel_statistics_demo(Mat& image);                         //.h文件


//函数实现
void QuickDemo::pixel_statistics_demo(Mat& image) {           //      .cpp文件

	double minv, maxv;
	Point minLoc, maxLoc;

	std::vector<Mat> mvt;
	split(image, mvt);

	for (int i = 0; i < mvt.size(); i++) {
		minMaxLoc(mvt[i], &minv, &maxv, &minLoc, &maxLoc);
		std::cout << "通道：" << i << " 最小值：" << minv << " 最大值：" << maxv << std::endl;
	}

}

然后是，平均值和标准差

meanStdDev
	求取平均值，标准差
		共4个参数
			第1个参数 输入
			第2个参数 输出图像像素的平均值，每个通道都会输出一个
			第3个参数 输出图像像素的标准差，每个通道都会输出一个
			
			第4个参数 输入图像的子数组（有时候我们会求取ROI区域的平均值/标准差，就会传入mask图像）
					（这里的子数组，是一种图像掩模，可以实现加东西/扣东西） 

void QuickDemo::pixel_statistics_demo(Mat& image) {

	Mat mean, stddev;

	meanStdDev(image, mean, stddev);
	
	std::cout << "平均值" << std::endl << mean << std::endl;
	std::cout << "标准差" << std::endl<<stddev << std::endl;
}

上图中，输出平均值和标准差，是把所有通道的都输出了，那如果怎么输出单通道的呢？
很简单，只要用到Mat::at

//opencv为了保证精度，平均值，标准差矩阵的数据类型是double类型

/*根据上面的的排列可知，00，10，20分别代表三个通道*/
std::cout<<"平均值"<< mean.at<double>(0, 0)<<std::endl;
std::cout << "标准差" << stddev.at<double>(0, 0) << std::endl;

3.图像统计值分析

这里简单提一下图像分析的事情

图像的平均值和标准差会给我们带来一定的信息。
当平均值恒定，标准差很小时，我们可以想到是基本纯色的图片，也就是低对比度的图。

在图像分析的时候，我们关注图像的有效信息，通过图像像素的统计值，我们就可以对图像的有效信息作出判断。
当图像标准差很小时，图像所携带的有效信息会很少，我们就要对图像进行筛选，通过一些手段过滤掉一些东西。

本课所用API查阅

OpenCV 4.6.0 官方文档

minMaxLoc()

meanStdDev()

Mat::at

虽然有12种重载，但只有6种传参方式

1. 单维度坐标——i0：沿维度 0 的索引

2. 双维度坐标——row 沿维度 0 的索引 ；col 沿维度 1 的索引

3. 三维度坐标——i0 沿维度 0 的索引；i1 沿维度 1 的索引；i2 沿维度 2 的索引

4. 维度数组坐标——int数组

5. 维度数组坐标——vector数组

6. 点的坐标——point类