통계 관련 함수¶

• cv2.sumElems(src) : 배열의 각 채널별로 원소들의 합 N을 계산

• cv2.mean(src[, mask]) : 배열의 각 채널별로 원소들의 평균을 계산
  • mask : 연산 마스크- 마스크가 0이 아닌 좌표만 연산 수행

• cv2.meanStdDev(src[, mean[, stddev[, mask]]]) : 배열 원소들의 평균과 표준편차를 계산
  • src 1개에서 4개 채널을 갖는 입력 배열
  • mean : 계산된 평균이 반환되는 출력 인수, np.float64형으로 반환
  • stddev : 계산된 표준편차가 반환되는 출력 인수, np.float64형으로 반환
  • mask : 연산 마스크- 마스크가 0이 아닌 좌표만 연산 수행

• cv2.countNonZero(src) : 0이 아닌 배열 원소를 개수 N을 반환

• cv2.reduce(src, dim, rtype[, dst[, dtype]]) : 행렬을 열방향/행방향으로 옵션 상수 (rtype)에 따라 축소)
  • src : 2차원 입력 배열 (np.float32형, np.float64형만 수행 가능)
  • dst : 출력벡터, 감소 방향과 타입은 dim, dtype 인수에 따라 정해짐
  • dim : 행렬이 축소될 대 차원 감소 첨자
    • 0 : 열 방향으로 연산하여 1행으로 축소
    • 1 : 행 방향으로 연산하여 1열으로 감소
  • dtpye : 감소된 백터의 자료형
  • rtype : 축소 연산

• cv2.sort(src, flag[, dst]) : 행렬의 각 행 혹은 각 열의 방향으로 정렬
  • src : 단일 채널 입력 배열
  • dst : 정렬된 출력 배열
  • flag : 연산 플래그

• cv2.sortldx(src, flags[, dst]) : 행렬의 각 행 혹은 각 열로 적렬한다. 출력배열(dst)에 정렬된 원소는 첨자들을 저장한다