opencv数据类型及opencv数据处理函数

以下是关于OpenCV数据类型及数据处理函数的介绍：

OpenCV数据类型：
1. cv::Mat：OpenCV中最常用的数据类型，用于表示图像和矩阵等数据。
2. cv::Point、cv::Point2f、cv::Point3i：用于表示二维或三维坐标点。
3. cv::Size、cv::Size2f、cv::Size3i：用于表示二维或三维大小。
4. cv::Rect、cv::Rect2f、cv::Rect3i：用于表示矩形区域。
5. cv::Scalar：用于表示颜色或灰度值。

OpenCV数据处理函数：
1. cv::cvtColor：用于颜色空间转换。
2. cv::resize：用于图像缩放。
3. cv::threshold：用于图像二值化。
4. cv::GaussianBlur：用于高斯模糊。
5. cv::Sobel：用于图像边缘检测。
6. cv::matchTemplate：用于模板匹配。
7. cv::HoughLines、cv::HoughCircles：用于直线和圆检测。
8. cv::findContours：用于轮廓检测。

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opencv归一化处理函数

OpenCV中有两个常用的归一化函数，分别是normalize()和cv::normalize()。

normalize()函数原型：

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

其中，参数说明如下：

- src：输入矩阵（可以是单通道或多通道的矩阵）；
- dst：输出矩阵，与输入矩阵有相同的尺寸和类型；
- alpha：缩放系数，用于乘以每个元素；
- beta：偏移量，用于加到每个元素上；
- norm_type：归一化类型，常用的有NORM_INF、NORM_L1、NORM_L2等；
- dtype：输出矩阵的数据类型，如果为负数，则输出矩阵与输入矩阵有相同的数据类型；
- mask：掩码矩阵，处理时只对掩码矩阵中为1的元素进行处理。

cv::normalize()函数原型：

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

其中，参数说明与normalize()函数一致。这两个函数的区别是normalize()函数是OpenCV 2.x版本中的函数，而cv::normalize()函数是OpenCV 3.x版本中的函数，推荐使用后者。

opencv 数据范围限定

在 OpenCV 中，可以使用 `cv::normalize()` 函数来对图像数据进行范围限定，以便更好地展示和处理图像。该函数的原型如下：

void cv::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` 表示输入矩阵，`dst` 表示输出矩阵，`alpha` 和 `beta` 表示输出矩阵的最小值和最大值，`norm_type` 表示归一化类型，`dtype` 表示输出矩阵的数据类型，`mask` 表示掩膜。

举个例子，如果想将一幅图像的像素值限定在 [0, 255] 的范围内，可以使用以下代码：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat image_norm;
cv::normalize(image, image_norm, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);
cv::imshow("Normalized Image", image_norm);
cv::waitKey(0);

在上述代码中，`normalize()` 函数将图像像素值限定在 [0, 255] 的范围内，并将结果保存在 `image_norm` 中。然后，使用 `imshow()` 函数将结果展示出来。

需要注意的是，`normalize()` 函数会改变输入矩阵的值，因此如果需要保留原始图像的像素值，需要先将原始图像复制一份再进行处理。