cv2.normalize()函数的API以及解说
时间: 2024-05-30 20:16:20 浏览: 19
API:
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:归一化的最小值
- beta:归一化的最大值
- norm_type:归一化类型,如cv2.NORM_INF、cv2.NORM_L1、cv2.NORM_L2、cv2.NORM_MINMAX等
- dtype:输出数组的数据类型,默认为输入数组的数据类型
- mask:掩码图像
解说:
cv2.normalize()函数用于将输入图像(src)归一化到指定的范围(alpha到beta)。归一化类型(norm_type)可以是cv2.NORM_INF、cv2.NORM_L1、cv2.NORM_L2、cv2.NORM_MINMAX等。如果没有指定输出数组(dst),则会创建一个与输入数组(src)相同大小和数据类型的数组。如果指定了输出数组(dst),则必须保证其大小、数据类型与输入数组(src)相同。
归一化的计算公式为:
dst = (src - minVal) / (maxVal - minVal) * (beta - alpha) + alpha
其中,minVal和maxVal分别为输入数组(src)的最小和最大值。如果指定了掩码(mask),则只对掩码部分进行归一化。
相关问题
cv2.normalize函数用法
cv2.normalize函数用于将数组的值标准化或归一化到指定范围,常用于图像处理中。
函数原型:cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask)
参数说明:
- src:输入数组,即需要被标准化的数组。
- dst:输出数组,即标准化后的结果。
- alpha:归一化后的最小值。
- beta:归一化后的最大值。
- norm_type:归一化类型,有两种类型:cv2.NORM_MINMAX和cv2.NORM_INF,默认为cv2.NORM_MINMAX。
- dtype:输出数组的数据类型。
- mask:掩膜数组。
使用示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 归一化到0-255范围
dst = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8)
cv2.normalize(img, dst, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
# 显示归一化后的图像
cv2.imshow('normalize', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码将读取一张灰度图像,然后将其归一化到0-255的范围,最后显示归一化后的图像。
cv2.normalize函数原型
cv2.normalize函数有两个原型:
原型一: dst = cv2.normalize(src, dst, alpha = 1, beta = 0, norm_type = cv2.NORM_L2, dtype = -1, mask = None)
原型二: dst = cv2.normalize(src, dst, alpha, norm_type)