cv2.normalize()函数含义
时间: 2024-04-05 20:09:39 浏览: 23
cv2.normalize()函数是OpenCV中的一个函数,用于将图像或数组中的像素值进行归一化处理,使其范围在特定的范围内。
该函数的语法如下:
```python
dst = cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype)
```
其中,参数含义如下:
- `src`:输入的数组或图像,可以是任意维度的数组。
- `dst`:输出的数组或图像,与输入数组的尺寸和深度一致,如果为`None`,将会创建一个与输入数组一样的数组。
- `alpha`:归一化的下限值,通常为0。
- `beta`:归一化的上限值,通常为255。
- `norm_type`:归一化类型,可以取以下值:
- `cv2.NORM_INF`:取绝对值最大值。
- `cv2.NORM_L1`:取绝对值之和。
- `cv2.NORM_L2`:取平方和再开方。
- `cv2.NORM_MINMAX`:进行最小-最大归一化。
- `dtype`:输出数组的数据类型,通常为`cv2.CV_8U`或`cv2.CV_32F`。
该函数的作用是将输入数组或图像进行归一化处理,使其像素值的范围在指定的范围内,常用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。
相关问题
cv2.normalize函数用法
cv2.normalize函数用于将数组的值标准化或归一化到指定范围,常用于图像处理中。
函数原型:cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask)
参数说明:
- src:输入数组,即需要被标准化的数组。
- dst:输出数组,即标准化后的结果。
- alpha:归一化后的最小值。
- beta:归一化后的最大值。
- norm_type:归一化类型,有两种类型:cv2.NORM_MINMAX和cv2.NORM_INF,默认为cv2.NORM_MINMAX。
- dtype:输出数组的数据类型。
- mask:掩膜数组。
使用示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 归一化到0-255范围
dst = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8)
cv2.normalize(img, dst, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
# 显示归一化后的图像
cv2.imshow('normalize', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码将读取一张灰度图像,然后将其归一化到0-255的范围,最后显示归一化后的图像。
cv2.normalize函数原型
cv2.normalize函数有两个原型:
原型一: dst = cv2.normalize(src, dst, alpha = 1, beta = 0, norm_type = cv2.NORM_L2, dtype = -1, mask = None)
原型二: dst = cv2.normalize(src, dst, alpha, norm_type)
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