cv2.normalize函数参数
时间: 2024-05-22 18:04:53 浏览: 14
cv2.normalize函数的参数包括src、dst、alpha、beta、norm_type、dtype和掩码。其中,src表示输入图像,dst表示输出图像。alpha和beta是用于缩放输入图像的参数,norm_type是用于指定范数类型的参数,dtype表示输出图像的数据类型,掩码是一个可选参数,用于指定要操作的图像区域。具体使用方法可以参考引用和中的示例代码和介绍。
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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)