我们可以简单的把图像看成是一个矩阵，图像算法就转换成对这个矩阵的各种操作，比如加减乘除、矩阵转置、归一化等等，这样对以后的函数理解会更直观。

        在图像分割、颜色处理过程中，经常需要统计出图像内的最大值、最小值，以及他们所在的位置，有没有简单办法呢？一种是自己写算法，用for语句遍及图像，对每个像素点进行判断，实现起来非常简单，但是效率不高。

        效率高，又简单的办法，是用MinMaxLoc()这个函数。它可以在一副图像中找到最大值、最小值，以及他们所在位置的坐标。函数是这样定义的：

public static void MinMaxLoc(
    IInputArray arr, // 输入图像
    ref double minVal, // 返回最小值的指针。
    ref double maxVal, // 返回最大值的指针。
    ref Point minLoc, // 返回最小值位置的指针 。
    ref Point maxLoc, // 返回最小值位置的指针。
    IInputArray mask = null // 掩码图，和arr尺寸相同，非零的元素才统计
)

       有三点需要注意：

1. 这个函数的输入图像，必须是单通道的。更直接一点的说法就是，可以输入灰度图，或者彩色空间的指定通道。
2. 可以使用掩码，黑底白色前景，这样就会只统计 arr 图中与掩码mask对应的白色的部分。
3. 如果有多个相同的最值，那么返回的坐标是按照从上到下，从左到右的顺序排列的第一个位置。

       这个函数包教包会，我们刚好在第十四篇讲了通道分离，那就尝试一下在一副图片中分别找到蓝色通道、绿色通道、红色通道的极值点及坐标。原始图像是一个500 *500 大小，从上到下分别被纯蓝色、纯绿色、纯红色填充的图片，请诸君看以下代码：

Mat tempMat = srcMat.Clone();
double minValueBlue = 0;
double maxValueBlue = 0;
System.Drawing.Point minLocationBlue = new System.Drawing.Point();
System.Drawing.Point maxLocationBlue = new System.Drawing.Point();
double minValueGreen = 0;
double maxValueGreen = 0;
System.Drawing.Point minLocationGreen = new System.Drawing.Point();
System.Drawing.Point maxLocationGreen = new System.Drawing.Point();
double minValueRed = 0;
double maxValueRed = 0;
System.Drawing.Point minLocationRed = new System.Drawing.Point();
System.Drawing.Point maxLocationRed = new System.Drawing.Point();
Mat[] channels = new Mat[3];
channels = tempMat.Split();
CvInvoke.MinMaxLoc(channels[0], ref minValueBlue, ref maxValueBlue, ref minLocationBlue, ref maxLocationBlue);
CvInvoke.MinMaxLoc(channels[1], ref minValueGreen, ref maxValueGreen, ref minLocationGreen, ref maxLocationGreen);
CvInvoke.MinMaxLoc(channels[2], ref minValueRed, ref maxValueRed, ref minLocationRed, ref maxLocationRed);
MessageBox.Show("蓝色通道最小值为：" + minValueBlue + "，其坐标是：" + minLocationBlue + "，最大值为：" + maxValueBlue + "，其坐标是：" + maxLocationBlue + "\r\n绿色通道最小值为：" + minValueGreen + "，其坐标是：" + minLocationGreen + "，最大值为：" + maxValueGreen + "，其坐标是：" + maxLocationGreen + "\r\n红色通道最小值为：" + minValueRed + "，其坐标是：" + minLocationRed + "，最大值为：" + maxValueRed + "，其坐标是：" + maxLocationRed);

       结果就是下图左边的对话框， 我用线条将数值和原始图像做了对应，是我的原创啊，网上其他作者都没仔细讲解过：

1. 左上角第一个点坐标是P(0,0)，它是蓝色极大值255的返回点，同时也是绿色和红色极小值0的返回点。
2. 最左边第0列，第171行的绿色点，就是绿色极大值255的返回点，也是蓝色极小值0的返回点。
3. 最左边第0列，第346行的红色点，就是红色极大值255的返回点。

         MinMaxLoc()是一个很有用的函数，读者们可以根据以上代码，多照几张图片试试。

原创不易，请勿抄袭。共同进步，相互学习。