OpenCV（cv::mean()）

• 1. 函数定义
• 2. 示例
  • 2.1 计算灰度图像的平均值
  • 2.2 计算彩色图像的每个通道的平均值
  • 2.3 带掩码的平均值计算
• 总结

cv::mean() 是 OpenCV 中用于计算图像的平均值的函数。它可以用于单通道图像、多通道图像（如彩色图像）、带掩码的图像等。

1. 函数定义

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

• src: 输入图像或矩阵，类型可以是多通道或单通道图像。
• mask: （可选）掩码图像，它是一个8位单通道的二值图像。如果提供掩码，则只对掩码中非零的像素区域计算平均值。如果不提供掩码，函数将对整个图像计算。

返回值：

返回一个 cv::Scalar 类型的对象，其包含图像的平均值。

• 对于单通道图像，cv::Scalar 的第一个元素就是该通道的平均值；
• 对于多通道图像，每个通道的平均值分别存储在 cv::Scalar 的各个分量中。

例如：

• 对于灰度图像（单通道），返回的 cv::Scalar 是一个包含单个元素的标量，表示图像的灰度平均值。
• 对于 RGB 图像（3 通道），返回的 cv::Scalar 是一个包含三个元素的标量，分别表示 B、G、R 通道的平均值。

2. 示例

2.1 计算灰度图像的平均值

cv::Mat gray = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Scalar meanVal = cv::mean(gray);
std::cout << "Average intensity: " << meanVal[0] << std::endl;

在这个例子中，cv::mean(gray) 计算灰度图像的所有像素的平均灰度值。

2.2 计算彩色图像的每个通道的平均值

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::Scalar meanVal = cv::mean(img);
std::cout << "B: " << meanVal[0] << " G: " << meanVal[1] << " R: " << meanVal[2] << std::endl;

对于一个彩色图像，meanVal[0] 是蓝色通道的平均值，meanVal[1] 是绿色通道的平均值，meanVal[2] 是红色通道的平均值。

2.3 带掩码的平均值计算

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat mask = cv::imread("mask.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);  // 使用二值掩码
cv::Scalar meanVal = cv::mean(img, mask);
std::cout << "B: " << meanVal[0] << " G: " << meanVal[1] << " R: " << meanVal[2] << std::endl;

在这个例子中，mask 指定图像中感兴趣的区域，只有掩码为非零的像素参与平均值计算。

总结

• cv::mean() 可以快速计算图像或感兴趣区域的平均值。
• 对于多通道图像，返回值 cv::Scalar 的每个分量对应每个通道的平均值。
• 支持使用掩码计算平均值，以处理图像的特定区域。

通过使用 cv::mean()，你可以方便地获取图像的全局或局部亮度信息或其他统计特性。