uint8_normalize

引用中的内容是关于NCNN库中的substract_mean_normalize函数以及相关代码的介绍。根据代码的描述，substract_mean_normalize函数根据输入的均值(mean_vals)和标准差(norm_vals)，对图像进行均值减法和标准化处理。具体实现中，通过判断mean_vals和norm_vals的输入情况，来执行对应的操作。

关于问题中提到的uint8_normalize，引用中没有提到这个函数或者相关内容，我无法提供相关信息。但是根据函数名可以猜测，这个函数可能是用来对uint8类型的数据进行标准化处理的。标准化是将数据映射到均值为0，标准差为1的分布上，以便于后续的处理。

如果你有其他

相关问题

python opencv uint8转uint12

在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.normalize()` 函数将 `uint8` 类型的图像转换为 `uint12` 类型的图像。以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取 uint8 类型的图像
img = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将图像从 uint8 转换为 uint12
img_uint12 = cv2.normalize(img, None, 0, 4095, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_16U)

# 保存 uint12 类型的图像
cv2.imwrite('output_image.png', img_uint12)

在上面的代码中，我们将 `cv2.normalize()` 函数应用于输入图像 `img`。该函数用于将输入数组归一化到指定的范围，这里是从 0 到 4095（对应 `uint12` 的范围）。最后，我们使用 `cv2.imwrite()` 函数保存转换后的图像。

请确保在代码中替换 `'input_image.jpg'` 和 `'output_image.png'` 为你自己的图像文件路径。

python重写cv2.normalize

可以通过自定义函数来重写cv2.normalize函数。下面是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

def my_normalize(src, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX):
    if norm_type == cv2.NORM_MINMAX:
        dst = cv2.normalize(src, None, alpha, beta, cv2.NORM_MINMAX)
    elif norm_type == cv2.NORM_INF:
        dst = cv2.normalize(src, None, alpha, beta, cv2.NORM_INF)
    else:
        raise NotImplementedError("Unsupported normalization type: {}".format(norm_type))
    return dst

# 测试
img = np.random.randint(0, 256, (3, 3)).astype(np.uint8)
print("Original:\n", img)
print("cv2.normalize:\n", cv2.normalize(img, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX))
print("my_normalize:\n", my_normalize(img, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX))

这里我们定义了一个my_normalize函数，它接收src（输入数组）、alpha（输出范围的最小值）、beta（输出范围的最大值）、norm_type（归一化类型）四个参数。在函数内部，我们根据不同的归一化类型调用cv2.normalize函数进行处理，最后返回处理结果。我们可以通过调用my_normalize函数来代替cv2.normalize函数。