利用OpenCV的函数mean()和meanStdDev()计算图像的均值和标准差
利用OpenCV的函数mean()和meanStdDev()计算图像的均值和标准差函数mean()的原型和介绍如下：
http://pic1.hhai.cc/pic1/2022/2022-11/005/51.png
http://pic1.hhai.cc/pic1/2022/2022-11/005/52.png
函数meanStdDev()的原型和介绍如下：
http://pic1.hhai.cc/pic1/2022/2022-11/005/53.png
http://pic1.hhai.cc/pic1/2022/2022-11/005/54.png
可见，这两个函数的使用是很简单的。
关键是大家在求矩阵或图像的均值或均值时能想到这两个函数。
C++示例代码如下：
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//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,
4, 5, 6,
7, 8, 9);
cout << "A1中的数据为：\n" << A1 << endl << endl;
cv::Scalar A1_mean;
A1_mean = mean(A1);
cout << "通过函数mean计算得到的A1的均值为：" << A1_mean << endl << endl;
cv::Scalar A1_mean_2, A1_sd;
meanStdDev(A1, A1_mean_2, A1_sd);
cout << "通过函数meanStdDev计算得到的A1的均值为：" << A1_mean_2 << endl << endl;
cout << "通过函数meanStdDev计算得到的A1的标准差为：" << A1_sd << endl << endl;
return(0);
}
如果对代码中的 cv::Scalar 不清楚，可以参考我的另一篇博文：
https://www.hhai.cc/thread-144-1-1.html
运行结果如下：
http://pic1.hhai.cc/pic1/2022/2022-11/005/55.png
Python示例代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
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# OpenCV的版本为4.4.0
import numpy as np
import cv2 as cv
if __name__ == '__main__':
A1 = np.array([,
,
], dtype='int8')
# 用函数mean()求A1的均值
A1_mean_1 = cv.mean(A1)
# 用函数meanStdDev()求A1的均值和标准差
A1_mean_2, A1_sd = cv.meanStdDev(A1)
运行结果如下：
http://pic1.hhai.cc/pic1/2022/2022-11/005/56.png
图像均值和均方差的一个具体应用，可以参见博文“尺寸相同的两幅图像的两个相似度评价指标-PSNR和SSIM，链接https://www.hhai.cc/thread-148-1-1.html”
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