计算平均值:蒙版图像与投资回报率的不同结果

>我有一个奇怪的问题，如果我使用蒙版而不是创建一个具有小投资回报率的新垫子，我的平均梯度幅度结果会有所不同。我将解释我这样做的 2 种不同方法以及我得到的 2 种不同的平均梯度幅度结果。我想我应该得到相同的平均梯度幅度结果？

场景：图像 A 是我的风景源/原始图像。我想获得区域 A(10,100), (100,100), (100,150), (10,150)的平均梯度幅度。

技术 1：
- 创建一个仅显示区域 A 的 ROIMat。所以它的尺寸是由5090的.
- 执行cv::Sobel()，cv::magnitude()然后cv::meanStdDev()
- 我的平均梯度幅度结果是11.34。

技术 2：
- 创建一个作为掩码的新Mat。垫子的尺寸与图像 A 相同，并且在区域 A 所在的位置上有一个白色区域。然后创建一个新的垫子，只显示图像 A 的该区域和垫子的其余部分是黑色的 - 希望这是有意义的。
- 执行cv::Sobel()，cv::magnitude()(但使用蒙版(，然后cv::meanStdDev()
- 我的平均梯度幅度结果是43.76。

为什么结果不同？

下面是我的代码：

static Mat backupSrc;
static Mat curSrc;
// Technique 1
void inspectRegion(const Point& strt, const Point& end) {
curSrc = Mat(backupSrc.size(), CV_8UC3);
cvtColor(backupSrc, curSrc, CV_GRAY2RGB);
Rect region = Rect(strt, end);
Mat regionImg = Mat(curSrc, region);
// Calculate the average gradient magnitude/strength across the image
Mat dX, dY, mag;
Sobel(regionImg, dX, CV_32F, 1, 0);
Sobel(regionImg, dY, CV_32F, 0, 1);
magnitude(dX, dY, mag);
Scalar sMMean, sMStdDev;
meanStdDev(mag, sMMean, sMStdDev);
double magnitudeMean = sMMean[0];
double magnitudeStdDev = sMStdDev[0];
rectangle(curSrc, region, { 0 }, 1);
printf("[Gradient Magnitude Mean: %.3f, Gradient Magnitude Std Dev: %.3f]n", magnitudeMean, magnitudeStdDev);
}
// Technique 2
void inspectRegion(const std::vector<Point>& pnts) {
curSrc = Mat(backupSrc.size(), CV_8UC3);
cvtColor(backupSrc, curSrc, CV_GRAY2RGB);
std::vector<std::vector<Point>> cPnts;
cPnts.push_back(pnts);
Mat mask = Mat::zeros(curSrc.rows, curSrc.cols, CV_8UC1);
fillPoly(mask, cPnts, { 255 });
Mat regionImg;
curSrc.copyTo(regionImg, mask);

// Calculate the average gradient magnitude/strength across the image
Mat dX, dY, mag;
Sobel(regionImg, dX, CV_32F, 1, 0);
Sobel(regionImg, dY, CV_32F, 0, 1);
magnitude(dX, dY, mag);
Scalar sMMean, sMStdDev;
meanStdDev(mag, sMMean, sMStdDev, mask);
double magnitudeMean = sMMean[0];
double magnitudeStdDev = sMStdDev[0];
polylines(curSrc, pnts, true, { 255 }, 3);
printf("[Gradient Magnitude Mean: %.3f, Gradient Magnitude Std Dev: %.3f]n", magnitudeMean, magnitudeStdDev);
}