gt = cv2.normalize(gt, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)是干什么的

这段代码使用了 OpenCV 的 normalize 函数来对图像进行归一化操作。具体来说，它将输入的图像 gt 归一化到一个新的范围内，这个范围是 [0, 255]。参数 alpha 和 beta 分别是归一化的上下限，这里分别设为 0 和 255，表示将原图像的最小值映射到 0，最大值映射到 255。norm_type 参数指定了归一化的方式，这里使用的是 NORM_MINMAX，表示最小-最大归一化。最后，dtype 参数指定了输出图像的数据类型，这里设为 CV_8U，表示输出是一个 8 位无符号整数类型的图像。这个操作可以将图像的像素值映射到指定范围内，常用于图像处理和计算机视觉任务中。

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img = cv2.normalize(img, None, 0.0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX) img = (img - np.mean(img)) / np.std(img)

这段代码是在对图像进行预处理，使得图像的像素值归一化到0到1之间，并且将图像像素值减去均值、除以方差以进行标准化处理。这样做的目的是为了使得模型训练更加稳定和有效。其中：

- cv2.normalize()函数是将图像像素值归一化到指定范围内的函数。
- np.mean()函数是计算图像的均值。
- np.std()函数是计算图像的标准差。

mask_img = cv2.normalize(mask_img, None, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)中像素值只有0和1吗

在这段代码中，使用了cv2.normalize函数将图像进行了归一化处理，将像素值的范围缩放到0到1之间。因此，在这里，像素值可能不仅仅是0和1，而是介于0和1之间的任意实数。具体来说，像素值的大小取决于原始图像中像素值的范围。如果原始图像中像素值只有0和1，则归一化后的像素值也只有0和1。但是，如果原始图像中像素值的范围是0到255，则归一化后的像素值将是介于0和1之间的实数，其值将与原始像素值成比例关系。