在C语言中，使用OpenCV库进行图像处理时，可以使用meanStdDevMask函数计算图像的均值和标准差。这个函数可以用于创建一个掩码，以便在计算均值和标准差时只考虑掩码内的像素。
以下是一个简单的示例，展示了如何使用meanStdDevMask函数：
1. 首先，需要包含所需的头文件：
```c
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
```
2. 然后，编写一个函数来计算图像的均值和标准差：
```c
void calculateMeanAndStdDev(const cv::Mat &src, cv::Mat &mask, double &mean, double &stddev)
{
    cv::Scalar mean_scalar, stddev_scalar;
    cv::meanStdDev(src, mean_scalar, stddev_scalar, mask);
    mean = mean_scalar[0];
    stddev = stddev_scalar[0];
}
```
3. 最后，在主函数中调用这个函数：
```c
int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat src = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (pty())
    {
        printf("Error: Could not open image.
");
        return -1;
    }
    // 创建掩码
    cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
rows函数的使用方法及实例
    cv::circle(mask, cv::ls / 2, ws / 2), 50, cv::Scalar(255), -1);
    // 计算均值和标准差
    double mean, stddev;
    calculateMeanAndStdDev(src, mask, mean, stddev);
    // 输出结果
    printf("Mean: %f
", mean);
    printf("Standard Deviation: %f
", stddev);
    return 0;
}
```
在这个示例中，我们首先读取一张灰度图像，然后创建一个圆形掩码。接着，我们调用calculateMeanAndStdDev函数计算图像的均值和标准差。最后，我们输出计算得到的均值和标准差。

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