作者：翟天保Steven

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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

InputArray类型的src，输入图像，如Mat类型。double*类型的minVal，最小值。double*类型的maxVal，最大值。int*类型的minIdx，最小值所在位置的索引int*类型的maxIdx，最大值所在位置的索引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

InputArray类型的src，输入图像，如Mat类型。double*类型的minVal，最小值。double*类型的maxVal，最大值。Point*类型的minLoc，最小值所在位置的索引Point*类型的maxLoc，最大值所在位置的索引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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