cv.normalize()

cv.normalize() 是 OpenCV 中用于对图像进行归一化处理的函数。归一化是将图像像素值按比例缩放到特定范围内的过程，通常是将像素值线性映射到 [0,1] 或 [0,255] 范围内。这个函数可以使用不同的归一化方法和参数，以适应不同的图像处理需求。例如，可以使用该函数对图像进行对比度增强、直方图均衡化等操作。函数的语法如下：

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

其中，src 是输入图像，dst 是输出图像，alpha 和 beta 是归一化的范围，norm_type 是归一化类型，dtype 是输出数据类型，mask 是可选的掩码数组。

举个例子，下面的代码将输入图像归一化到 [0,255] 范围内，并输出到 dst 中：

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('input.jpg', 0)
dst = np.zeros_like(img)
cv.normalize(img, dst, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)

cv.imshow('output', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

相关问题

CV.Normalize

CV.Normalize是OpenCV中的一个函数，用于对图像进行归一化处理。该函数需要输入三个参数，即待归一化的图像、目标归一化范围和归一化方法。在归一化图像时，CV.Normalize会将图像像素的值按照指定的归一化范围进行线性变换，从而将像素值缩放到指定范围内。归一化方法包括全局归一化和局部归一化两种，常见的归一化范围包括0-1范围和-1到1范围等。归一化图像可以用于统一图像的像素值范围，从而提高图像处理的稳定性和效果。

python重写cv2.normalize

可以通过自定义函数来重写cv2.normalize函数。下面是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

def my_normalize(src, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX):
    if norm_type == cv2.NORM_MINMAX:
        dst = cv2.normalize(src, None, alpha, beta, cv2.NORM_MINMAX)
    elif norm_type == cv2.NORM_INF:
        dst = cv2.normalize(src, None, alpha, beta, cv2.NORM_INF)
    else:
        raise NotImplementedError("Unsupported normalization type: {}".format(norm_type))
    return dst

# 测试
img = np.random.randint(0, 256, (3, 3)).astype(np.uint8)
print("Original:\n", img)
print("cv2.normalize:\n", cv2.normalize(img, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX))
print("my_normalize:\n", my_normalize(img, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX))

这里我们定义了一个my_normalize函数，它接收src（输入数组）、alpha（输出范围的最小值）、beta（输出范围的最大值）、norm_type（归一化类型）四个参数。在函数内部，我们根据不同的归一化类型调用cv2.normalize函数进行处理，最后返回处理结果。我们可以通过调用my_normalize函数来代替cv2.normalize函数。