利用openCV（C++）实现Halcon中的min_max_gray函数的功能

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本文介绍了如何使用openCV（C++）实现类似Halcon的min_max_gray函数，该函数用于计算图像的最大和最小灰度值，并讨论了Halcon中的percent参数的含义。文中提供了一段简单的代码实现，并通过测试验证了其效果。

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openCV（c++）实现Halcon中的min_max_gray函数的功能

在halcon中有一个求最大最小灰度值的算子min_max_gray，算子的形式为
min_max_gray(Regions, Image : : Percent : Min, Max, Range)
其中Regions参数为ROI区域，也就是需要计算最大最小灰度值的区域。
Image是需要计算最大最小灰度值的图像，如果传入的是RGB三通道图像，则算子自动将彩色图像转换为黑白图像进行计算。
Min是最小的灰度值。
Max是最大灰度值。
Range是灰度值的跨度，也就是Max-Min的值。
Percent这个是百分比参数，个人觉得作用非常大。在halcon的帮助文档中是这样介绍的“Percentage below (above) the absolute maximum (minimum).”。翻译过来是“高于（低于）最大（最小）值的百分比”。对于这个解释可能不是很好理解，经过多次测试，发现这个参数的实际意义是这样。如果percent参数设置为5，那么图像中灰度值最大和最小的5%的像素不参与最大最小灰度值的计算。例如：宽为256高为1的图像，包含从0到255范围内的每一个灰度的像素，即图象是这样
[0,1,2,3,4,5,7,8…251,252,253,254,255]
如果percent设置为5，那么忽略掉5%的最大最小像素，即忽略256*5%=10.24个像素，即10个像素，因此最大的10个像素[246，247，248，249，250，251，252，25