OpenCV输出均值标准差协方差

　　1、概述
　　案例：使用OpenCV输出图片的均值和标准差以及协方差矩阵
　　相关定义：
　　1。均值：平均值，指讲一个数据集合中的值相加再除以数据集中数据的个数得出的值
　　2。方差：数据集中每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数
　　3。标准差：标准差是方差的算数平方根（ps：定义参考方差）
　　4。协方差：在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差
　　函数定义：均值及标准差：voidmeanStdDev（InputArraysrc，OutputArraymean，OutputArraystddev，InputArraymasknoArray（））；1。src：输入图像2。mean：输出参数均值3。stddev：输出参数标准差协方差矩阵、均值矩阵
　　voidcalcCovarMatrix（InputArraysamples，OutputArraycovar，InputOutputArraymean，intflags，intctypeCV64F）；
　　samples：输入数据，一般channgle1
　　covar：输出参数表示协方差矩阵
　　mean：输出参数表示，均值矩阵
　　flags：操作标志：CVCOVARSCRAMBLED，CVCOVARNORMAL，CVCOVARUSEAVG，CVCOVARSCALE，CVCOVARROWS，CVCOVARCOLS。2、代码演示
　　QT开发交流赀料君羊：714620761FaceMeansCovar：：FaceMeansCovar（QWidgetparent）：MyGraphicsView｛parent｝｛thissetWindowTitle（计算Mat均值、标准差、及协方差）；QLabellabelTitlenewQLabel（this）；labelTitlesetText（输出结果如下：）；均值QLabellabelMeansTitlenewQLabel（this）；labelMeansTitlesetText（均值：）；labelMeansTitlemove（0，labelTitley（）labelTitleheight（）10）；labelMeansValuenewQLabel（this）；labelMeansValuesetFixedWidth（150）；labelMeansValuemove（labelMeansTitlex（）labelMeansTitlewidth（）10，labelMeansTitley（））；标准差QLabellabelStddevTitlenewQLabel（this）；labelStddevTitlesetText（标准差：）；labelStddevTitlemove（0，labelMeansTitley（）labelMeansTitleheight（）10）；labelStddevValuenewQLabel（this）；labelStddevValuesetFixedWidth（150）；labelStddevValuemove（labelStddevTitlex（）labelStddevTitlewidth（）10，labelStddevTitley（））；协方差QLabellabelCovarTitlenewQLabel（this）；labelCovarTitlesetText（协方差：）；labelCovarTitlemove（0，labelStddevTitley（）labelStddevTitleheight（）10）；labelCovarValuenewQLabel（this）；labelCovarValuesetFixedWidth（150）；labelCovarValuemove（labelCovarTitlex（）labelCovarTitlewidth（）10，labelCovarTitley（））；｝voidFaceMeansCovar：：dropEvent（QDropEventevent）｛patheventmimeData（）urls（）。at（0）。toLocalFile（）；qDebug（）文件路径：path；showMeansAndCovar（path。toStdString（）。cstr（））；｝voidFaceMeansCovar：：showMeansAndCovar（constcharfilePath）｛Matsrcimread（filePath）；if（src。empty（））｛qDebug（）图片文件为空；return；｝imshow（src，src）；计算图像均值以及标准差Matmeans，stddev；meanStdDev（src，means，stddev，noArray（））；输出均值矩阵，图像有多少通道means就有多少个值。例如：三通道图像，则有第一通道的均值，第二通道的均值，第三通道的均值coutmeansendl；输出标准差矩阵，图像有多少个通道stddev就有多少个值。例如：单通道图像，则0的位置就是通道标准差coutstddevendl；计算所有通道的平均值doubleresultMeans0。0；for（inti0；imeans。rows；i）｛resultMeansmeans。atdouble（i）；qDebug（）均值：means。atdouble（i）；｝QStringrMeansQString（1）。arg（resultMeans3）；labelMeansValuesetText（rMeans）；计算所有通道的标准差doubleresultStddev0。0；for（inti0；istddev。rows；i）｛resultStddevstddev。atdouble（i）；qDebug（）标准差：stddev。atdouble（i）；｝QStringrStddevQString（1）。arg（resultStddev3）；labelStddevValuesetText（rStddev）；计算协方差Matcovar，means2；cvtColor（src，src，COLORBGR2GRAY）；这里的输入需要是单通道的channgle1calcCovarMatrix（src，covar，means2，COVARNORMALcv：：COVARROWS）；qDebug（）以下是协方差矩阵；一定要搞一个小一点的图测试coutcovarendl；coutmeans2endl；｝3、示例图片