要将多张图对应位置相加并求平均得到一张图，你可以修改代码如下：
cv::Mat sumImage(height, width, CV_32S, cv::Scalar(0)); // 使用CV_32S类型的矩阵来保存累加结果
for (const auto& image : images)
{
cv::Mat temp;
image.convertTo(temp, CV_32S); // 将输入图像转换为CV_32S类型以避免溢出
sumImage += temp; // 对应位置进行累加
}
cv::Mat averageImage(height, width, CV_8U);
for (int i = 0; i < height; ++i)
{
for (int j = 0; j < width; ++j)
{
averageImage.at<uchar>(i, j) = sumImage.at<int>(i, j) / images.size(); // 求平均值
}
}
finalAverageImage = averageImage.clone();
上述代码中，我使用了CV_32S类型的矩阵sumImage来保存累加结果。在每次循环中，先将当前输入图像image转换为CV_32S类型，并与sumImage对应位置相加得到累加结果。最后，通过除以images.size()来求得平均值，并将结果存储在averageImage中。
请注意，这里的averageImage仍然是CV_8U类型的矩阵，在计算过程中使用了CV_32S类型的sumImage来避免溢出问题。最后再将averageImage复制给finalAverageImage。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
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![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
