opencv 3.0 求均值标准差 mean MeanStdDev

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本文介绍如何使用OpenCV库计算图像的灰度值均值和标准差。通过示例代码展示了从读取图像到转换为灰度图的过程，并使用mean和meanStdDev函数计算统计值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

均值 mean 标准差 MeanStdDev

opencv 中mean，MeanStdDev

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 << endl;
}

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。

输出界面：