opencv meanStdDev()

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本文介绍如何使用OpenCV库中的meanStdDev函数来计算图像的均值和标准差。通过实例展示了从读取图像到转换为灰度图的过程，并最终计算得到图像的均值与标准差。

meanStdDev：

计算矩阵的均值和标准偏差。

C++: void meanStdDev(InputArray src,OutputArray mean, OutputArray stddev, InputArray mask=noArray())

C: void cvAvgSdv(constCvArr* arr, CvScalar* mean, CvScalar* std_dev, const CvArr* mask=NULL )

Python: cv.AvgSdv(arr,mask=None) -> (mean, stdDev)

parameter：

src：输入矩阵，这个矩阵应该是1-4通道的，这可以将计算结果存在Scalar_ ‘s中

mean：输出参数，计算均值

stddev：输出参数，计算标准差

mask：可选参数

以下是一个计算单通道矩阵所有元素均值和标准差的例子。

首先是将图像转化为灰度图。

void meanStdDev_test()  
{  
    const char* imagename = "E:/1.jpg";     
    //产生灰度图  
    Mat img = imread(imagename);  
    Mat gray,color;  
    cvtColor(img, gray, CV_RGB2GRAY);  
    cout << "Channel: " << gray.channels() << endl;  

    Mat tmp_m, tmp_sd;  
    double m = 0, sd = 0;  

    m = mean(gray)[0];  
    cout << "Mean: " << m << endl;  

    meanStdDev(gray, tmp_m, tmp_sd);  
    m = tmp_m.at<double>(0,0);  
    sd = tmp_sd.at<double>(0,0);  
    cout << "Mean: " << m << " , StdDev: " << sd <<

mean, meanStdDev计算结果是double类型的。
mean返回的值是Scalar，就是vector类型的数组。所以当要Scalar的元素，要用[n]方式访问。
meanStdDev计算的均值和标准差都以Mat形式返回，这里返回的是1X1的矩阵。所以访问结果，要访问Mat的元素。
这里写图片描述