OpenCV-最值计算cv::minMaxIdx&cv::minMaxLoc

作者:翟天保Steven
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minMaxIdx函数原型

void minMaxIdx(InputArray src, double* minVal, double* maxVal = 0,
               int* minIdx = 0, int* maxIdx = 0, InputArray mask = noArray());

minMaxIdx参数说明

  1. InputArray类型的src,输入图像,如Mat类型。
  2. double*类型的minVal,最小值。
  3. double*类型的maxVal,最大值。
  4. int*类型的minIdx,最小值所在位置的索引
  5. int*类型的maxIdx,最大值所在位置的索引
  6. InputArray类型的mask,需要计算最值的范围

minMaxLoc函数原型

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

minMaxLoc参数说明

  1. InputArray类型的src,输入图像,如Mat类型。
  2. double*类型的minVal,最小值。
  3. double*类型的maxVal,最大值。
  4. Point*类型的minLoc,最小值所在位置的索引
  5. Point*类型的maxLoc,最大值所在位置的索引
  6. InputArray类型的mask,需要计算最值的范围

测试代码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ctime>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
	// 随机生成一个矩阵
	cv::Mat src(100, 100, CV_32FC1);
	for (int i = 0; i < 100; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < 100; ++j)
		{
			src.at<float>(i, j) = rand() % 255;
		}
	}
	double max1, min1;
	int idx_min[2] = { 255,255 }, idx_max[2] = { 255, 255 };
	cv::minMaxIdx(src,&min1,&max1, idx_min, idx_max);
	cout << "minMaxIdx:" << endl;
	cout << "min:" << min1 << endl;
	cout << "min idx:" << idx_min[0] << " " << idx_min[1] <<endl;
	cout << "max:" << max1 << endl;
	cout << "max idx:" << idx_max[0] << " " << idx_max[1] << endl;

	cv::Point maxp, minp;
	cv::minMaxLoc(src, &min1, &max1, &minp, &maxp);
	cout << "minMaxLoc:" << endl;
	cout << "min:" << min1 << endl;
	cout << "min idx:" << minp << endl;
	cout << "max:" << max1 << endl;
	cout << "max idx:" << maxp << endl;

	system("pause");
	return 0;
}

测试效果

       测试代码中,随机生成100*100的数据矩阵,minmaxIdx和minmaxLoc的区别主要在最值索引的表示不一样。minmaxIdx中用数组存放最值所在位置的行和列,比如最大值在第9行第41列;而minmaxLoc中用Point存放,Point中的x对应列,y对应行,所以是[41,9]。

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