功能：從一個(gè)矩陣中找出全局的最大值和最小值。

函數(shù)cv::minMaxLoc找出最大和最小元素的值和他們的位置。極值是遍歷整個(gè)矩陣找到，或者當(dāng)掩碼不是一個(gè)空矩陣時(shí)，是通過遍歷指定矩陣區(qū)域找到。

函數(shù)不適用于多通道矩陣，如果需要遍歷所有的通道來找到最大和最小值，首先使用函數(shù)Mat::reshape轉(zhuǎn)換為單通道矩陣。或者你可以使用函數(shù) extractImageCOI ，mixChannels , or split 來提取特定通道。

函數(shù)原型1：

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

參數(shù)說明：
參數(shù)1 src 輸入單通道矩陣.

參數(shù)1 minVal 返回最小值的指針; 如果不需要輸入NULL.

參數(shù) maxVal 返回最大值的指針; 如果不需要輸入NULL.

參數(shù) minLoc 返回最小值位置的指針 (二維情況下); 如果不需要輸入NULL.

參數(shù) maxLoc 返回最大值位置的指針 (二維情況下); 如果不需要輸入NULL.

參數(shù) mask 可選參數(shù)，用于選擇一個(gè)子矩陣.

參考 max, min, compare, inRange, extractImageCOI, mixChannels, split, Mat::reshape

函數(shù)原型2：

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

參數(shù)說明：
參數(shù)1 src 輸入單通道矩陣.

參數(shù)1 minVal 返回最小值的指針; 如果不需要輸入NULL.

參數(shù) maxVal 返回最大值的指針; 如果不需要輸入NULL.

參數(shù) minIdx 返回最小值位置的指針 ((n維情況下); 如果不需要輸入NULL. 否則,它必須指向src.dims元素的一個(gè)矩陣, 每個(gè)維度里最小元素的坐標(biāo)按順序存儲(chǔ).

參數(shù) maxIdx 返回最大值位置的指針 ((n維情況下); 如果不需要輸入NULL.

參數(shù) mask 指定矩陣區(qū)域.

注意：
在稀疏矩陣中,最小值是只能在非零元素中找到。

當(dāng)minIdx 不是NULL的時(shí)候，他必須有至少兩個(gè)元素（同maxIdx），即使src是一個(gè)單行或者單列矩陣。在OpenCV （跟隨MATLAB）中每個(gè)矩陣至少要有兩個(gè)維度。單列矩陣是Mx1 矩陣（因此 minIdx/maxIdx將是(i1,0)/(i2,0)），單行矩陣是 1xN矩陣（因此minIdx/maxIdx 將是(0,j1)/(0,j2)）。

函數(shù)原型3：

1 CV_EXPORTS void minMaxLoc(const SparseMat& a, double* minVal,
2                           double* maxVal, int* minIdx = 0, int* maxIdx = 0);

參數(shù)說明：
參數(shù)1 a 輸入單通道矩陣.

參數(shù)2 minVal 返回最小值的指針; 如果不需要輸入NULL.

參數(shù)3 maxVal 返回最大值的指針; 如果不需要輸入NULL.

參數(shù)4 minIdx 返回最小值位置的指針 ((n維情況下); 如果不需要輸入NULL. 否則,它必須指向src.dims元素的一個(gè)矩陣, 每個(gè)維度里最小元素的坐標(biāo)按順序存儲(chǔ).

參數(shù)5 maxIdx 返回最大值位置的指針 ((n維情況下); 如果不需要輸入NULL.

代碼示例：

 1 #include <iostream>
 2 #include <opencv2/opencv.hpp>
 3 ?
 4 int main()
 5 {
 6     // std::cout << "Hello World!
";
 7     cv::Mat image = cv::imread("D:\OpenCVtest\images\juice.png");
 8     cv::Mat image_re = image.reshape(1);
 9     double minValue, maxValue;    // 最大值，最小值
10     cv::Point  minIdx, maxIdx;    // 最小值坐標(biāo)，最大值坐標(biāo)     
11     cv::minMaxLoc(image_re, &minValue, &maxValue, &minIdx, &maxIdx);
12     std::cout << "最大值：" << maxValue <<"最小值："<<minValue<<std::endl;
13     std::cout << "最大值位置：" << maxIdx << "最小值位置：" << minIdx;
14    
15     cv::waitKey(0);
16 ?
17 }

運(yùn)行結(jié)果如下

Mat類的函數(shù)reshape
功能：不用拷貝數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換一個(gè)2維矩陣的形狀或通道的個(gè)數(shù)

函數(shù)為這些元素制造了一個(gè)新的矩陣頭，新的矩陣可能會(huì)有不同的大小或不同的通道數(shù)，如果滿足下面條件任何組合都有可能：

沒有額外的元素被包含進(jìn)去新矩陣，也沒有元素被排除。所以結(jié)果的行數(shù)、列數(shù)、通道數(shù)必須在轉(zhuǎn)換后保持不變。

沒有數(shù)據(jù)拷貝，也就是說這是個(gè) O(1)操作。因此，如果你改變了行的個(gè)數(shù)，或者操作以其他方式改變了元素行的指數(shù)，矩陣必須是連續(xù)的，參考：Mat::isContinuous

例如：假如有一些3維的點(diǎn)的集合存儲(chǔ)在一個(gè)STL vector中，你想用一個(gè)3xN矩陣表示這些點(diǎn)，按下面這樣做：

1 td::vector<Point3f> vec;
2     ...
3     Mat pointMat = Mat(vec). // convrt vector to Mat, O(1) operation
4                  reshape(1). // make Nx3 1-channel matrix out of Nx1 3-channel.
5                                   // Also, an O(1) operation
6                   t(); // finally, transpose the Nx3 matrix.
7                               // This involves copying all the elements

函數(shù)原型1：

Mat reshape(int cn, int rows=0) const;

參數(shù)說明：

參數(shù)1 cn 新通道數(shù).如果參數(shù)是0，通道數(shù)保持不變.

參數(shù)2 rows 新通道行數(shù). 如果參數(shù)是0，行數(shù)保持不變.

函數(shù)原型2：

Mat reshape(int cn, int newndims, const int* newsz) const;

函數(shù)原型3：

Mat reshape(int cn, const std::vector<int>& newshape) const;

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV 找出图像中最小值最大值函数minMaxLoc的使用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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