minMaxIdx函数原型
void minMaxIdx(InputArray src, double* minVal, double* maxVal = 0, int* minIdx = 0, int* maxIdx = 0, InputArray mask = noArray());
minMaxIdx参数说明
1.InputArray类型的src，输入图像，如Mat类型。
2.double*类型的minVal，最小值。
3.double*类型的maxVal，最大值。
4.int*类型的minIdx，最小值所在位置的索引
5.int*类型的maxIdx，最大值所在位置的索引
6.InputArray类型的mask，需要计算最值的范围
minMaxLoc函数原型
void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal, CV_OUT double* maxVal = 0, CV_OUT Point* minLoc = 0, CV_OUT Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray());
minMaxLoc参数说明
1.InputArray类型的src，输入图像，如Mat类型。
2.double*类型的minVal，最小值。
3.double*类型的maxVal，最大值。
4.Point*类型的minLoc，最小值所在位置的索引
5.Point*类型的maxLoc，最大值所在位置的索引
6.InputArray类型的mask，需要计算最值的范围
测试代码
#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<ctime> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { // 随机生成一个矩阵 cv::Mat src(100, 100, CV_32FC1); for (int i = 0; i < 100; ++i) { for (int j = 0; j < 100; ++j) { src.at<float>(i, j) = rand() % 255; } } double max1, min1; int idx_min[2] = { 255,255 }, idx_max[2] = { 255, 255 }; cv::minMaxIdx(src,&min1,&max1, idx_min, idx_max); cout << "minMaxIdx:" << endl; cout << "min:" << min1 << endl; cout << "min idx:" << idx_min[0] << " " << idx_min[1] <<endl; cout << "max:" << max1 << endl; cout << "max idx:" << idx_max[0] << " " << idx_max[1] << endl; cv::Point maxp, minp; cv::minMaxLoc(src, &min1, &max1, &minp, &maxp); cout << "minMaxLoc:" << endl; cout << "min:" << min1 << endl; cout << "min idx:" << minp << endl; cout << "max:" << max1 << endl; cout << "max idx:" << maxp << endl; system("pause"); return 0; }
测试效果
测试代码中，随机生成100*100的数据矩阵，minmaxIdx和minmaxLoc的区别主要在最值索引的表示不一样。minmaxIdx中用数组存放最值所在位置的行和列，比如最大值在第9行第41列；而minmaxLoc中用Point存放，Point中的x对应列，y对应行，所以是[41,9]。
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