1.countNonZero()用來統(tǒng)計(jì)元素值為非0值的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。

cv2.countNonZero(src) -> retval

src：輸入圖像，必須為單通道圖像；
retval：非零像素值個(gè)數(shù)
absdiff()計(jì)算了2幅圖像差異后得到的新圖像
零值元素?cái)?shù)量可以由元素總數(shù)減去非零值數(shù)量得到

2.minMaxLoc()函數(shù)返回圖像中的元素值的最小值和最大值，以及最小值和最大值的坐標(biāo)。

cv2.minMaxLoc(src[, mask])->minVal, maxVal, minLoc, maxLoc

src：輸入圖像，必須為單通道圖像；
mask：掩碼；
minVal, maxVal, minLoc, maxLoc：依次為最小值，最大值，最小值的坐標(biāo)，最大值的坐標(biāo)；

返回minLoc和maxLoc的坐標(biāo)位置是以O(shè)penCV中(x，y)的形式組織的，但是在numpy中下標(biāo)訪問是按照array[行][列]形式，類似于array[y][x]的形式，所以minLoc和maxLoc的坐標(biāo)值不能直接用于numpy的下標(biāo)訪問，需要對(duì)調(diào)后才可以使用.

3.sumElems()統(tǒng)計(jì)所有元素值之和，如果有多通道，分通道計(jì)算，返回的是一個(gè)四元組，依次對(duì)應(yīng)圖像可能包含的第0,1,2,3通道，如果單通道圖像則只有下標(biāo)0對(duì)應(yīng)的元素有意義，如果是3通道則只有前3個(gè)元素有意義。

cv2.sumElems(src) -> retval

src：輸入圖像，可以是單通道，3通道或4通道圖像；
retval：返回的是一個(gè)4元組，分別對(duì)應(yīng)各通道元素的和。

4.mean()用來統(tǒng)計(jì)單個(gè)通道內(nèi)像素值的平均值，如果有多個(gè)通道，分通道計(jì)算。

cv2.mean(src[, mask]) ->retval

src：輸入圖像，可以是單通道，3通道或4通道圖像；
mask：可選的掩碼；
retval：返回的是一個(gè)4元組，分別對(duì)應(yīng)各通道元素的平均值。

5.meanStdDev()用來統(tǒng)計(jì)單通道內(nèi)像素值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，一次調(diào)用返回2個(gè)結(jié)果。

cv2.meanStdDev(src[, mean[, stddev[, mask]]]) ->mean, stddev

src：輸入圖像，必須為單通道圖像；
mask：可選的掩碼；
mean：平均值；
stddev：標(biāo)準(zhǔn)差；
meanStdDev()返回的是一個(gè)元組，下標(biāo)0為平均值mean，下標(biāo)1為標(biāo)準(zhǔn)差stddev。

6.reduce()用來統(tǒng)計(jì)二維數(shù)組的每一行或每一列中的最小值、最大值、平均值、和。這里reduce的含義也可以理解為將二維矩陣壓縮成一維向量，壓縮后的值根據(jù)入?yún)㈩愋涂梢允亲钚≈怠⒆畲笾?、平均值或者和?/p>

cv2.reduce(src, dim, rtype[, dst[, dtype]]) ->dst

src：源圖像，可以是單通道也可以是多通道，多通道時(shí)分通道計(jì)算；
dim：如果為0表示統(tǒng)計(jì)每列的數(shù)據(jù)等價(jià)于壓縮成行（row），如果為1表示統(tǒng)計(jì)每行的數(shù)據(jù)等價(jià)于壓縮成列（column）；
rtype：reduce操作的類型；
dst：目標(biāo)圖像；
dtype：目標(biāo)圖像的類型，如果不指定默認(rèn)為-1表示用源圖像src的數(shù)據(jù)類型；

dim參數(shù)的理解：如果為0表示生成新的數(shù)據(jù)將是一個(gè)行向量，所以是在每一列上操作，將單個(gè)的列壓縮成一個(gè)數(shù)值從而組成一個(gè)行向量；如果為1則表示生成新的數(shù)據(jù)是一個(gè)列向量，在每一行上操作，將單個(gè)的行壓縮成一個(gè)數(shù)值從而組成一個(gè)列向量。

rtype標(biāo)志	含義
REDUCE_SUM	所有行或列的和
REDUCE_AVG	所有行或列的平均值
REDUCE_MAX	所有行或列的最大值
REDUCE_MIN	所有行或列的最小值

countNonZero()用來統(tǒng)計(jì)的是非零元素的數(shù)量；minMaxLoc()返回位置參數(shù)是按照OpenCV格式組織的，在numpy數(shù)組中使用時(shí)需要對(duì)調(diào)下標(biāo)組織形式，返回的坐標(biāo)是按行掃描方式得到的最開始的坐標(biāo)；sumElems()用來計(jì)算單個(gè)通道內(nèi)所有元素的和，其原生的C接口函數(shù)為sum()；meanStdDev()返回的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差是一個(gè)numpy數(shù)組，其數(shù)組長度依賴輸入圖像的通道數(shù)，這點(diǎn)和mean()、sumElems()計(jì)算的結(jié)果默認(rèn)包含4個(gè)元素有所區(qū)別；reduce()計(jì)算單行/列的和、均值時(shí)dtype類型需要指定為能精確表示的數(shù)據(jù)類型。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-659850.html

到了這里，關(guān)于opencv 統(tǒng)計(jì)函數(shù)countNonZero() minMaxloc() sumElems() mean() meanStdDev() reduce()的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！