OpenCv mean返回4元素元组

xdyibdwo 于 2023-06-24 发布在其他

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我在OpenCV中定义并填充了一组轮廓，我试图将其用作遮罩来找到每个ROI中的平均强度。我想我可以使用cv2.mean函数和一个定义好的掩码来实现这一点。我的代码是（im2是从文件中读取的图像）：

msk = np.zeros(im2.shape, np.uint8)
cv2.bilateralFilter(im2, 5, 200, 5)
im2 = cv2.GaussianBlur(im2,(5,5),0
binImg = cv2.adaptiveThreshold(im2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 55, -5)
contours, heir = cv2.findContours(binImg, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(msk, contours, -1, 255, -1)
print len(contours)
print cv2.mean(im2, mask = msk)

这将返回：

3361
(155.88012076286788, 0.0, 0.0, 0.0)

我以为我会得到每个轮廓的平均强度，但它看起来像每个通道的整体平均强度（图像是灰度的）。是我的期望不正确，还是我的代码不正确？

opencv

来源：https://stackoverflow.com/questions/26471646/opencv-mean-returns-4-element-tuple

2条答案

按热度按时间

vuktfyat1#

只是为了跟进这一点（并关闭它），我确实通过迭代轮廓来解决它，并使用轮廓作为原始图像的遮罩。代码为：

msk = np.zeros(im2.shape, np.uint8)
cv2.bilateralFilter(im2, 5, 200, 5)
im2 = cv2.GaussianBlur(im2,(5,5),0)
binImg = cv2.adaptiveThreshold(im2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 55, -5)
contours, heir = cv2.findContours(binImg, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(msk, contours, -1, 255, -1)
for cnt in contours:
    res = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    (x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
    ctr = (int(x), int(y))
    rad = int(radius)
    circ = cv2.circle(res, ctr, rad,1,-1)
    print "Area: " + str(cv2.contourArea(cnt)), "Mean: " + str(float(cv2.meanStdDev(img, mask=res)[0]))

应该注意的是，我使用的是meanStdDev（我做了一些编辑，并希望返回Std Dev），而不是mean，但两者都应该适用于查找均值。目前还不清楚为什么mean似乎返回4个结果（对于4个通道？）在原始示例中的灰度图像上。

赞(0）回复(0）举报 2023-06-24

yk9xbfzb2#

从文档：
函数cv：：mean独立地为每个通道计算阵列元素的平均值M。
似乎不管输入图像中的通道数如何，cv2.mean都会返回一个4值元组，其中不相关的值（例如您的灰度图像示例中的最后3个）被设置为零。

赞(0）回复(0）举报 2023-06-24