在 OpenCV 中，cv::reduce() 函数用于对矩阵进行归约操作，可以计算出给定维度上的平均值、总和、最大值等。你的代码片段 cv::reduce(srcim, meanValues, 0, cv::REDUCE_AVG); 的作用是计算输入图像 srcim 在第 0 个维度（即按列）上的平均值，并将结果存储到 meanValues 中。
参数说明：
- srcim：输入的源图像，通常是一个多通道的矩阵（例如彩色图像）。
- meanValues：输出参数，存储计算结果的数组。其类型与输入数组相同，但是维度较小。在这个例子中，如果
srcim是一个 M x N x C 的矩阵，则meanValues将是 1 x N x C 的矩阵。 - 0：表示沿着第 0 个维度进行归约操作，这里意味着你希望对每一列求平均。
- cv::REDUCE_AVG：这是指定的归约类型，这里表示取平均值。
示例代码：
下面是一个完整的示例，展示了如何使用 cv::reduce() 来计算图像每一列的平均值：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
// 创建一个示例图像（3x4 的随机彩色图像）
cv::Mat srcim = (cv::Mat_<cv::Vec3b>(3, 4) <<
cv::Vec3b(100, 150, 200), cv::Vec3b(110, 140, 210),
cv::Vec3b(120, 130, 220), cv::Vec3b(130, 120, 230),
cv::Vec3b(140, 110, 240), cv::Vec3b(150, 100, 250),
cv::Vec3b(160, 90, 260), cv::Vec3b(170, 80, 270)
);
// 输出原始图像
std::cout << "Original Image:" << std::endl;
std::cout << srcim << std::endl;
// 存储均值
cv::Mat meanValues;
// 沿着第0维进行平均化处理
cv::reduce(srcim, meanValues, 0, cv::REDUCE_AVG);
// 输出均值
std::cout << "Mean Values (per column):" << std::endl;
std::cout << meanValues << std::endl;
return 0;
}
注意事项：
- 输入图像可以是单通道（灰度）或多通道（如 BGR 彩色），返回的
meanValues会根据输入矩阵的通道数进行适当调整。 - 在实际应用中，你可能还需要确保图片已经被正确加载或创建，以免在运行时出现错误。
这段代码将会输出每一列颜色通道的平均值，可以帮助你了解图片在某个维度上的特性。这在数据预处理、特征提取等任务中非常有用。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![为什么写了 grafana 的 promql sum(increase(ac_sync_result{}[24h])) by (tenant_id) ，得到的全是 0 ，打点的数据为 "record_id", "tenant_id", "sync_result", "fail_reason", "sync_version", "cost_time"](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162240413467127.png)
