搜尋和很久，還是沒有發現求mat 內元素的中值函式，於是自己寫了一個

1. float Median_Mat_32f(Mat img)  
2. {  
3.     float *buf;  
4.     buf = newfloat[img.rows*img.cols];  
5.     for (int i =0; i < img.rows; i++)  
6.     {  
7.         for (int j = 0; j < img.cols; j++)  
8.         {  
9.             buf[i*img.cols+j] = img.ptr<float>(i)[j];  
10.         }  
11.     }  
12.     qsort(buf, 3, sizeof(buf[0]), comp);  
13.     return buf[img.rows*img.cols/2];  
14. }  

資料型別不確定，於是又想起了寫一個模板

上程式碼：

1. //比較兩數大小
2. template <typename _Tp>  
3. int mem_cmp(constvoid *a, constvoid *b)    
4. {    
5.     //當_Tp為浮點型，可能由於精度，會影響排序
6.     return (*((_Tp *)a) - *((_Tp *)b));    
7. }  
8. //求Mat元素中值
9. template <typename _Tp>  
10. _Tp medianElem(Mat img)  
11. {  
12.     _Tp *buf;  
13.     size_t total = img.total();  
14.     buf = new _Tp[total];  
15.     for (int i = 0; i < img.rows; i++)  
16.     {    
17.         for (int j = 0; j < img.cols; j++)  
18.         {    
19.             buf[i*img.cols+j] = img.ptr<_Tp>(i)[j];    
20.         }    
21.     }  
22.     qsort(buf, total, sizeof(_Tp), mem_cmp<_Tp>);  
23.     return buf[total/2];  
24. }  

1. //求Mat元素總和(單通道)
2. template <typename _Tp>  
3. double sumElem(Mat img)  
4. {  
5.     double sum = 0;  
6.     for (int i = 0; i < img.rows; i++)  
7.     {    
8.         for (int j = 0; j < img.cols; j++)  
9.         {    
10.             sum += img.ptr<_Tp>(i)[j];    
11.         }    
12.     }  
13.     return sum;  
14. }  
15. //求Mat元素均值(單通道)
16. template <typename _Tp>  
17. _Tp sumElem(Mat img)  
18. {  
19.     return _Tp(sumElem<_Tp>(img)/img.total());  
20. }