一、知识点

• 最小(min)
• 最大(max)
• 均值(mean)
• 标准方差(standard deviation)

API 知识点：

• 求最大最小值minMaxLoc
• 计算均值与标准方差meanStdDev

注：minMaxLoc函数非常有用，在opencvDNN模块推理或者结果，特别是对于一些分类的结果，你要获取index，获取最大可能性对应的index 就是通过这个API

二、函数原型

1、最大最小值——minMaxLoc

参数一：InputArray类型的src，输入单通道数组（图片）。
参数二：double*类型的minVal，返回最小值的指针。若不用返回，此值置为NULL。
参数三：double*类型的maxVal，返回最大值的指针。若不用返回，此值置为NULL。
参数四：Point*类型的minLoc，返回最小位置的指针（二维情况下），若不用返回，此值置为NULL。
参数五：Point*类型的maxLoc，返回最大位置的指针（二维情况下），若不用返回，此值置为NULL。
参数六：InputArray类型的mask，用于选择子阵列的可选掩膜。

注：

1、minMaxLoc寻找矩阵(一维数组当作向量，用Mat定义) 中最小值和最大值的位置
2、若不需要参数，则置为NULL或者0都可以
3、minMaxLoc针对Mat和MatND的重载中 ,第5个参数是可选参数，不用则不传

4、minMaxLoc针对单通道图像，如果输入多通道图像，程序运行完直接闪退；minMaxIdx则不限制（不过输出的坐标会变成三维）

三通道变成单通道方法：

2、均值与标准方差——meanStdDev

参数一：InputArray类型的src，输入矩阵，这个矩阵应该是1-4通道的，这可以将计算结果存在Scalar_ ‘s中
参数二：OutputArray类型的mean，输出参数，计算均值
参数三：OutputArray类型的stddev，输出参数，计算标准差
参数四：InputArray类型的mask，可选参数

注：第二个参数这里有个技巧，有时候你会求取ROI区域的min max，那个ROI在哪呢，通过mask来获取

三个通道让你取值的话就利用mean.at<double>(0,0)，其中(0,0)为第0个通道，(1,0)为第1个通道，(2,0)为第2个通道

三、实现效果

1、取3个通道打印结果

2、取第0个通道打印结果

3、当方差为0时，表示这种图没有携带有效信息，就是说明这个图的对比度为0，所有值都一样（纯色的图） ，在图像分析中非常有用，打印结果如下

四、代码

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