利用OpenCV的函数minMaxLoc()获取图像中像素的最小值、最大值以及对应的坐标值
利用OpenCV的函数minMaxLoc()获取图像中像素的最小值、最大值以及对应的坐标值函数minMaxLoc()的原型如下：
C++原型：
void cv::minMaxLoc(InputArray src,
double * minVal,
double * maxVal = 0,
Point * minLoc = 0,
Point * maxLoc = 0,
InputArray mask = noArray() )
Python原型：
minVal, maxVal, minLoc, maxLoc=cv.minMaxLoc(src[, mask])
参数意义很简单，官方文档原文如下：
src—input single-channel array.
minVal—pointer to the returned minimum value; NULL is used if not required.
maxVal—pointer to the returned maximum value; NULL is used if not required.
minLoc—pointer to the returned minimum location (in 2D case); NULL is used if not required.
maxLoc—pointer to the returned maximum location (in 2D case); NULL is used if not required.
mask—optional mask used to select a sub-array.
要注意的是，
函数minMaxLoc()只能处理单通道的图像或矩阵，
如果大于了二维，
在Python中可以用函数reshape()先把矩阵形状进行调整，再使用函数minMaxLoc()，关于函数reshape()的详细介绍大家可以参考博文：https://www.hhai.cc/thread-155-1-1.html
在OpenCV-C++中则可以使用函数split()把各通道进行分离，再使用函数minMaxLoc()，当然Python环境下也可以这么做，关于函数split()的详细介绍，可以参考链接 https://www.hhai.cc/thread-151-1-1.html，另外OpenCV-C++环境下，还可以使用函数cv::extractChannel()单独抽取出某通道哦。
使用也很简单，大家一看示例代码就知道怎么用了。
C++示例代码如下：
//出处：昊虹AI笔记网(hhai.cc)
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//博主微信/QQ 2487872782
//QQ群 271891601
//欢迎技术交流与咨询
//OpenCV版本 OpenCV3.0
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
cv::Mat A1 = (cv::Mat_<uchar>(3, 3) << 1, 2, 3,
6, 7, 8,
11, 88, 13);
cout << "A1中的数据为：\n" << A1 << endl << endl;
double minval_1, maxval_1;
Point minloc_1, maxloc_1;
cv::minMaxLoc(A1, &minval_1, &maxval_1, &minloc_1, &maxloc_1);
cout << "A1中的最小值为：\n" << minval_1 << endl << endl;
cout << "A1中的最大值为：\n" << maxval_1 << endl << endl;
cout << "A1中的最小值的位置为：\n" << minloc_1 << endl << endl;
cout << "A1中的最大值的位置为：\n" << maxloc_1 << endl << endl;
return(0);
}
运行结果如下：
http://pic1.hhai.cc/pic1/2022/2022-11/005/36.png
Python示例代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
# 出处：昊虹AI笔记网(hhai.cc)
# 用心记录计算机视觉和AI技术
# 博主微信/QQ 2487872782
# QQ群 271891601
# 欢迎技术交流与咨询
# OpenCV的版本为4.4.0
import numpy as np
import cv2 as cv
if __name__ == '__main__':
A1 = np.array([,
,
], dtype='int8')
minval_1, maxval_1, minloc_1, maxloc_1 = cv.minMaxLoc(A1)
print('A1中最小值为：{}, 其位置为：{}'.format(minval_1, minloc_1))
print('A1中最大值为：{}, 其位置为：{}'.format(maxval_1, maxloc_1))
# 关闭窗口
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
运行结果如下：
http://pic1.hhai.cc/pic1/2022/2022-11/005/37.png
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