cv2.normalize()函数的参数以及详细介绍

cv2.normalize()函数是OpenCV中用于对数组进行归一化的函数，其常用于图像处理、计算机视觉等领域。该函数的参数如下：

cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask)

其中，src表示输入数组；dst表示输出数组；alpha表示归一化的下限；beta表示归一化的上限；norm_type表示归一化类型；dtype表示输出数组的数据类型；mask表示掩膜数组。

具体介绍如下：

1.输入数组：src为输入的数组。

2.输出数组：dst为输出的数组，其大小和类型与src相同。

3.归一化下限：alpha为归一化的下限值，即所有小于alpha的值将被替换为alpha。

4.归一化上限：beta为归一化的上限值，即所有大于beta的值将被替换为beta。

5.归一化类型：norm_type表示归一化类型，它可以取以下4种值：

- cv2.NORM_INF：按照数组的L∞范数进行归一化。
- cv2.NORM_L1：按照数组的L1范数进行归一化。
- cv2.NORM_L2：按照数组的L2范数进行归一化。
- cv2.NORM_MINMAX：按照数组的最小值和最大值进行归一化。

6.输出数组数据类型：dtype表示输出数组的数据类型，它可以取CV_8U、CV_16U、CV_32F等值。

7.掩膜数组：mask表示掩膜数组，用于限制归一化的范围。

需要注意的是，归一化的范围由alpha和beta决定，如果不指定这两个参数，则默认范围为0到255。在使用该函数时，需要根据实际情况选择合适的参数进行调整，以达到最优的效果。