python normalize np

时间: 2024-04-05 14:22:22 浏览: 96
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Python库 | normalize-0.6.3.tar.gz

在Python中，您可以使用NumPy库来对数组进行归一化处理。归一化是将数值缩放到特定范围内的过程，常用的方法是使用最小-最大缩放。 以下是使用NumPy进行归一化的示例代码： ```python import numpy as np # 创建一个示例数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用最小-最大缩放方法进行归一化 normalized_arr = (arr - np.min(arr)) / (np.max(arr) - np.min(arr)) # 打印归一化后的数组 print(normalized_arr) ``` 这将输出归一化后的数组，即将原始数组中的每个元素都缩放到0到1之间。 请注意，这只是归一化的一种方法。根据您的需求，您可能需要使用其他方法来进行归一化。
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把这段代码从python转换为matlab：“def grey_relation(X, Y, rho=0.5): X_norm = normalize(X) Y_norm = normalize(Y) n = X.shape[0] X_matrix = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): X_matrix[i][j]=(np.min([X_norm[i],Y_norm[j]])+rho*np.max([X_norm[i], Y_norm[j]])) / (1+rho) X_avg = np.mean(X_matrix, axis=1) Y_avg = np.mean(X_matrix, axis=0) r_XY = np.mean(X_avg) return r_XY # 示例 A = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) B = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) r_AB = grey_relation(A, B) print(r_AB)”

X_norm = normalize(X); Y_norm = normalize(Y); n = size(X,1); X_matrix = zeros(n); for i = 1:n for j = 1:n X_matrix(i,j) = (min([X_norm(i),Y_norm(j)]) + rho*max([X_norm(i), Y_norm(j)])) / (1...

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cv2.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) blurred = cv2.UMat(blurred) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects...

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coding: utf-8 import cv2 import numpy as np import cv2 as cv import os def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree blurred = cv.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + str(i) img = cv.imread("./deblur/"+i) img = cv.UMat(img) # 将numpy数组转换为UMat类型 img_ = motion_blur1(img) cv.imwrite(outPath,img_)，上述代码出现问题：cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'filter2D' > Overload resolution failed: > - src data type = 17 is not supported > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'

cv2.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) # 将numpy数组类型的图像转换为UMat类型的图像 blurred = cv2.UMat(blurred) return blurred ...

def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree blurred = cv.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + str(i) img = cv.imread("./deblur/"+i) img_ = motion_blur1(img) cv.imwrite(outPath,img_)，上述代码出现问题：cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'filter2D' > Overload resolution failed: > - src data type = 17 is not supported > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'

filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + ...

numpy normalize函数

NumPy库中没有内置的normalize函数，但可以通过其他方法来实现归一化操作。常用的方法之一是使用NumPy的min和max函数来计算最小值和最大值，然后使用简单的数学运算来归一化数据。 以下是一个示例代码，展示如何...

normalize()

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此代码改正import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.8.tif', 0) def gamma_transformation(img,gamma): height, width = img.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(img, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst = pow(img/255,gamma) * 255 dst =np.round(dst).astype(np.uint8) return dst image1 = gamma_transformation(img,0.6) image2 = gamma_transformation(img,0.4) image3 = gamma_transformation(img,0.3) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) vs1 = np.concatenate([img, image1,image2,image3]) vs2 = np.hstack((image2, image3)) result = np.vstack((vs1, vs2)) plt.show('3.8', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2.normalize(src, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst = (src/255)**gamma * 255 dst = dst.astype(np.uint8) return dst image1 = gamma_transformation(img, 0.6) image2 = gamma_transformation(img, 0.4) ...

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