cv::normalize的各个参数
时间: 2023-08-01 19:12:35 浏览: 49
在 OpenCV 中,`cv::normalize` 函数用于对输入矩阵进行规范化(归一化)处理。其函数原型如下:
```cpp
void cv::normalize(InputArray src, OutputArray dst, double alpha, double beta, int norm_type, int dtype, InputArray mask);
```
其中:
- `src`:输入矩阵;
- `dst`:输出矩阵;
- `alpha`:规范化后的最小值;
- `beta`:规范化后的最大值;
- `norm_type`:规范化方法,有以下几种取值:
- `cv::NORM_INF`:将矩阵的所有元素除以矩阵中的最大值;
- `cv::NORM_L1`:将矩阵的所有元素除以矩阵中的元素绝对值之和;
- `cv::NORM_L2`:将矩阵的所有元素除以矩阵中元素的平方和的平方根;
- `cv::NORM_MINMAX`:将矩阵的所有元素线性缩放到指定的最小值和最大值之间;
- `dtype`:输出矩阵的数据类型,如果为负数,则表示和输入矩阵相同;
- `mask`:掩膜矩阵,用于指定哪些元素需要进行规范化。
需要注意的是,`alpha` 和 `beta` 参数的取值通常为 0 和 1,表示将输入矩阵的值归一化到 [0, 1] 的范围内。但是,如果需要将输入矩阵的值归一化到其他范围内,可以通过修改 `alpha` 和 `beta` 的取值来实现。
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cv::normalize
在 OpenCV 中,`cv::normalize` 函数用于对输入矩阵进行规范化(归一化)处理。其函数原型如下:
```cpp
void cv::normalize(InputArray src, OutputArray dst, double alpha, double beta, int norm_type, int dtype, InputArray mask);
```
其中:
- `src`:输入矩阵;
- `dst`:输出矩阵;
- `alpha`:规范化后的最小值;
- `beta`:规范化后的最大值;
- `norm_type`:规范化方法,有以下几种取值:
- `cv::NORM_INF`:将矩阵的所有元素除以矩阵中的最大值;
- `cv::NORM_L1`:将矩阵的所有元素除以矩阵中的元素绝对值之和;
- `cv::NORM_L2`:将矩阵的所有元素除以矩阵中元素的平方和的平方根;
- `cv::NORM_MINMAX`:将矩阵的所有元素线性缩放到指定的最小值和最大值之间;
- `dtype`:输出矩阵的数据类型,如果为负数,则表示和输入矩阵相同;
- `mask`:掩膜矩阵,用于指定哪些元素需要进行规范化。
需要注意的是,`alpha` 和 `beta` 参数的取值通常为 0 和 1,表示将输入矩阵的值归一化到 [0, 1] 的范围内。但是,如果需要将输入矩阵的值归一化到其他范围内,可以通过修改 `alpha` 和 `beta` 的取值来实现。
eclipse的python环境 nameerror: name 'normalize' is not defined
这个错误出现在Eclipse Python环境中,通常是由于找不到所需的模块或函数而导致的。在这种情况下,错误信息指出了问题所在,“normalize”这个名称未被定义。
要解决这个问题,需要确定代码中是否存在“normalize”这个函数、方法或类的引用。如果存在,需要确保代码中导入了包含所需函数的模块。如果没有定义,可能需要在代码中定义或导入一个“normalize”函数、方法或类。
另外,还可以通过检查Eclipse安装中是否安装了相应的Python包或库,来确定问题的来源。如果没有安装,可能需要安装相应的包或库来解决此问题。
总之,要修复这个错误,需要仔细检查代码,并查找导致这个错误的潜在问题。最后,可能需要修复代码或安装相关的Python包或库来解决问题。