使用opencv 把图像归一化到指定bit

时间: 2023-12-31 08:06:32 浏览: 31
深度学习中经常使用图像归一化来加速训练和提高模型性能。在 OpenCV 中,可以使用 normalize 函数将图像归一化到指定的 bit。下面是示例代码: ``` cv::Mat img = cv::imread("image.png"); cv::Mat norm_img; double min_val, max_val; cv::minMaxLoc(img, &min_val, &max_val); img.convertTo(norm_img, CV_8UC1, 255.0 / (max_val - min_val), -min_val * 255.0 / (max_val - min_val)); ``` 其中,CV_8UC1 表示归一化后的图像为 8 位单通道图像;255.0 表示将归一化后的像素值映射到 0~255 的范围;min_val 和 max_val 分别表示归一化前的最小值和最大值。
相关问题

用python 使用opencv 把图像归一化到指定bit

深度学习的图像处理过程中,经常需要对图像进行归一化处理,以便更好地进行训练和预测。可以通过使用 OpenCV 中的 cv2.normalize() 函数来实现图像归一化。具体操作可以参考以下示例代码: ```python import cv2 import numpy as np # 以灰度图的形式读入一张图像 img_gray = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 将图像归一化到 [0, 255] 的范围 img_norm = cv2.normalize(img_gray, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # 将归一化后的图像转换为指定位数的整型图像 img_bit = np.uint8(img_norm/(256/4)) # 显示归一化后的图像 cv2.imshow('Normalized image', img_bit) cv2.waitKey(0) ``` 此代码将读入一张灰度图像,并使用 cv2.normalize() 函数将像素值归一化到 [0, 255] 的范围,然后转换为指定位数的整型图像并显示出来。其中第 3 个参数表示归一化后的最小值,第 4 个参数表示归一化后的最大值,第 5 个参数表示归一化的方式(使用 NORM_MINMAX 表示按照最小最大值进行归一化)。

opencvpython图像归一化

在OpenCV中,可以使用cv2.normalize()函数对图像进行归一化处理。该函数的语法如下: ```python cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask) ``` 参数说明: - src:输入图像。 - dst:输出图像。 - alpha:归一化最小值。 - beta:归一化最大值。 - norm_type:归一化类型。 - dtype:输出图像的数据类型。 - mask:掩膜图像。 下面是一个简单的例子: ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) dst = np.zeros_like(img) cv2.normalize(img, dst, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('dst', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 该例子将输入图像进行了归一化处理,输出的图像像素值范围从0到255。

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