opencv projectPoints 需要归一化坐标吗

在 OpenCV 的函数 `projectPoints` 中，输入的三维点坐标可以是归一化坐标，也可以是非归一化坐标。这取决于您在调用该函数时传递的参数。

如果您使用的是非归一化坐标，即三维点的坐标值表示真实世界中的尺寸或距离，那么在调用 `projectPoints` 之前，您需要确保相机矩阵 `cameraMatrix` 和畸变系数 `distCoeffs` 是针对非归一化坐标的。

如果您使用的是归一化坐标，即三维点的坐标值已经经过归一化处理，范围在 [-1, 1] 内，那么在调用 `projectPoints` 之前，您需要确保相机矩阵 `cameraMatrix` 和畸变系数 `distCoeffs` 是针对归一化坐标的。

无论是使用归一化坐标还是非归一化坐标，都需要提供相机的旋转向量 `rvec` 和平移向量 `tvec`。

总之，根据您的输入坐标是归一化还是非归一化，相机矩阵和畸变系数需要相应地进行设置。

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C++ opencv 直方图归一化

C++ OpenCV中的直方图归一化是一种常用的图像处理技术，用于将图像的直方图进行标准化处理，使得直方图的值范围在0到1之间。这样可以消除不同图像之间的亮度差异，使得它们具有更好的可比性。

在OpenCV中，可以使用normalize函数来实现直方图归一化。该函数的原型如下：

void normalize(InputArray src, OutputArray dst, double alpha = 0, double beta = 1, int norm_type = NORM_L2, int dtype = -1, InputArray mask = noArray());

其中，src是输入的直方图，dst是输出的归一化后的直方图。alpha和beta是归一化的范围，通常设置为0和255，表示将直方图的值范围映射到0到255之间。norm_type是归一化的类型，常用的有NORM_MINMAX和NORM_L2。dtype是输出数组的数据类型，默认为-1，表示与输入数组保持一致。mask是可选的掩码数组，用于指定哪些元素参与归一化计算。

以下是一个示例代码，演示了如何使用OpenCV进行直方图归一化：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像
    Mat hist;

    // 计算直方图
    calcHist(&src, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);

    // 归一化直方图
    normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX);

    // 显示归一化后的直方图
    Mat histImage(256, 256, CV_8UC1, Scalar(0));
    for (int i = 0; i < 256; i++)
    {
        line(histImage, Point(i, 256), Point(i, 256 - cvRound(hist.at<float>(i))), Scalar(255));
    }
    imshow("Normalized Histogram", histImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

opencv projectpoints

opencv中的projectPoints函数是用来将3D坐标转换成2D图像坐标的函数。该函数可以根据指定的相机参数、旋转矩阵和平移矩阵对给定的三维坐标进行投影，返回对应的二维图像坐标。该函数在图像处理、计算机视觉等领域具有广泛的应用。