numpy归一化image

numpy提供了多种方法来对图像进行归一化处理。下面是两种常用的方法：

方法一：使用numpy的min()和max()函数进行归一化

import numpy as np

# 假设image是一个二维数组表示的图像
# 找到图像的最小值和最大值
min_value = np.min(image)
max_value = np.max(image)

# 对图像进行归一化
normalized_image = (image - min_value) / (max_value - min_value)

方法二：使用numpy的clip()函数进行归一化

import numpy as np

# 假设image是一个二维数组表示的图像
# 将图像的像素值限制在指定范围内
normalized_image = np.clip(image, 0, 255) / 255

这两种方法都可以将图像的像素值归一化到0到1的范围内。方法一使用最小值和最大值来计算归一化的比例，方法二则直接将像素值限制在0到255之间，并将其除以255来进行归一化。