OpenCV用于白化处理的函数请举例代码

好的，可以使用以下代码实现OpenCV中的白化处理：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算均值和标准差
mean, std = cv2.meanStdDev(gray)

# 白化处理
result = (gray - mean) / std

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

希望这能够帮到你！

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opencv灰度化处理函数

OpenCV中提供了cvtColor函数可以实现图像的色彩空间转换。其中，将BGR图像转为灰度图像可以使用cv::COLOR_BGR2GRAY参数。具体代码如下：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

其中，第一个参数为原始图像，第二个参数为转换后的灰度图像，第三个参数为转换方式。

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。