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  • opencv —— minMaxLoc 寻找图像全局最大最小值

    寻找最值:minMaxLoc 函数

    minMaxLoc 函数的作用是在数组中找到全局最小和最大值。

    void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal = 0, Point* minLoc = 0, Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray());

    • src,输入的数组,若是图像,需为单通道图像。
    • minVal,返回最小值的指针。若无需返回,此值设为 NULL。
    • maxVal,返回最大值的指针。若无需返回,此值设为 NULL。
    • minLoc,返回最小值位置的指针(二维情况下)。若无需返回,此值设为 NULL。
    • maxVal,返回最大值位置的指针(二维情况下)。若无需返回,此值设为 NULL。
    • mask,可选的掩膜操作,非零掩码元素用于标记待统计元素,需要与输入图像集有相同尺寸。

    代码示例:

    #include<opencv.hpp>
    #include<iostream>
    #include<string>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    int main() {
        Mat src = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/证件照/6.jpg");
        imshow("src", src);
        
    //通道分离 vector
    <Mat>images; split(src, images);
    //计算各通道直方图,并进行统计
    //https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12378312.html vector
    <Mat>bgr(3); int channels[] = { 0,1,2 }; int histsize[] = { 10,10,10 }; float r[] = { 0,255 }; const float *ranges[] = { r,r,r }; Scalar colors[] = { Scalar(255,0,0),Scalar(0,255,0),Scalar(0,0,255) }; string names[] = { "蓝色通道","绿色通道","红色通道" }; for (int i = 0; i < 3; i++) { calcHist(&src, 3, &channels[i], Mat(), bgr[i], 1, &histsize[i], &ranges[i], true); normalize(bgr[i], bgr[i], 1, 0, NORM_L1);//https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12292421.html
    double mx, mn; Point pmx, pmn; minMaxLoc(bgr[i], &mn, &mx, &pmn, &pmx); double width = 255.0 / histsize[i]; cout << names[i] << endl; cout << "数量最少的颜色范围:[" << pmn.y*width << "," << (pmn.y + 1)*width << "] 占比:" << mn * 100 << "%" << endl; cout << "数量最多的颜色范围:[" << pmx.y*width << "," << (pmx.y + 1)*width << "] 占比:" << mx * 100 << "%" << endl; cout << endl; imshow(names[i], images[i]); } waitKey(0); }

    效果演示:

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12386274.html
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