在OpenCV中查找图像的方差-Python

Question

我试图在OpenCV -Python中找到灰度图像的方差。 我首先读取读入的图像并将其拆分为子图像，我想计算这些子图像的差异（ cropped_img ）。

我不确定如何在python中计算方差，我假设我可以使用以下规则计算协方差矩阵以找到方差：

Var（X）= Cov（X，X）

关键是我无法理解如何使用cv2.calcCovarMatrix() ，也无法在python中找到任何示例。

我确实在C ++中找到了此示例，但我从未使用过这种语言，并且一直在努力将其转换为python： 多通道图像中的calcCovarMatrix和未解决的断言错误

这是我的代码：

#import packages
import numpy as np
import cv2

#Read in image as grey-scale
img = cv2.imread('images/0021.jpg', 0)

#Set scale of grid 
scale = 9

#Get x and y components of image
y_len,x_len = img.shape

covar = []
for y in range(scale):
    for x in range(scale):
        #Crop image 9*9 windows
        cropped_img=img[(y*y_len)/scale:((y+1)*y_len)/scale,
                          (x*x_len)/scale:((x+1)*x_len)/scale]

        #Here is where I need to calc variance
        cv2.calcCovarMatrix(cropped_img, covar, meanBGR, cv2.cv.CV_COVAR_NORMAL)
        #???
        cropped_img[:] = covar

cv2.imshow('output_var',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如果有人有任何想法，或者您有更好的方法来计算方差，那么我将不胜感激。

谢谢。

编辑：我也在c中找到了这个例子； 单次通过图像的均值和方差 ，但似乎效率不高。

Answer 1

要获取python中灰度图像的方差，可以使用numpy。

import numpy as np

var = np.var(img)