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

cv2.normalize

cv2.normalize是OpenCV库中的一个函数，用于对图像进行归一化处理。归一化是将图像的像素值重新映射到指定范围内的过程，通常是将像素值缩放到0到255之间。

具体来说，cv2.normalize函数可以用于将图像的像素值线性缩放至指定的范围。它接受五个参数：输入图像、输出图像、所需的最小像素值、所需的最大像素值、归一化类型。

归一化类型可以是以下之一：
- cv2.NORM_INF：按照L∞范数进行归一化，即将每个像素除以图像中像素值的最大绝对值。
- cv2.NORM_L1：按照L1范数进行归一化，即将每个像素除以所有像素值的绝对值的总和。
- cv2.NORM_L2：按照L2范数进行归一化，即将每个像素除以所有像素值的平方和的平方根。

cv2.normalize函数会根据指定的范围和归一化类型对输入图像进行归一化处理，并将结果存储在输出图像中。

例如，如果要将图像的像素值归一化到0到255之间，可以使用如下代码：

normalized_image = cv2.normalize(input_image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

这将把输入图像的像素值线性缩放到0到255之间，并将结果保存在normalized_image中。

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)