cv::NORM_MINMAX
时间: 2024-08-16 10:04:34 浏览: 47
cv::NORM_MINMAX是OpenCV库中的一个参数,通常在图像处理或计算机视觉中使用的函数中使用。它用于指定归一化方法,用于在计算像素值之间的距离或比较像素值时。
cv::NORM_MINMAX指的是最小-最大归一化,也称为比例缩放。这种方法将每个像素值归一化到0和1之间,其中0表示最小值,1表示最大值。这意味着所有像素值都将根据它们的相对大小进行比较,而不会受到它们实际数值的影响。
使用cv::NORM_MINMAX时,通常需要提供两个参数:输入图像和对应的最大值和最小值。函数将使用这些值来计算归一化后的像素值。
使用cv::NORM_MINMAX的好处是它能够轻松地在不同的图像或数据集之间进行比较,因为所有像素值都被归一化到相同的范围。这对于图像处理和计算机视觉任务中的特征提取和分类非常有用。
相关问题
cv::Mat mat; mat.create(m_height, m_width, CV_8UC3); const cv::Mat buffer_mat(m_height, m_width, CV_16UC1, pBuff); cv::normalize(buffer_mat, mat, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8UC3); cv::Mat dst_mat; cv::cvtColor(mat, dst_mat, cv::COLOR_BayerRG2RGB);优化这段代码
这段代码的主要目的是将一个输入的16位图像数据转换为8位RGB图像。这里有几个可以优化的地方:
1. 避免不必要的临时变量:可以避免使用 buffer_mat 作为临时变量,直接使用 pBuff 进行归一化操作。
2. 减少拷贝次数:可以在创建 mat 时直接使用 pBuff 进行初始化,避免创建一个额外的 16 位图像。
3. 使用 OpenCV 的函数代替手动计算:可以使用 cv::convertScaleAbs 函数代替 cv::normalize 函数进行归一化,在 cv::cvtColor 中使用 cv::COLOR_BayerBG2RGB 代替 cv::COLOR_BayerRG2RGB。
下面是优化后的代码:
```
cv::Mat mat(m_height, m_width, CV_8UC3, pBuff);
cv::convertScaleAbs(mat, mat, 255.0 / std::numeric_limits<uint16_t>::max());
cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BayerBG2RGB);
```
这里使用了 cv::convertScaleAbs 函数直接对 mat 进行归一化,并且在 cv::cvtColor 中使用 cv::COLOR_BayerBG2RGB。
cv::Mat cv_height_map_copy; cv::GaussianBlur(cv_img, cv_height_map_copy, cv::Size(3, 3), 0, 0); cv::normalize(cv_height_map_copy, cv_height_map, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8UC1);
这段代码是使用OpenCV库对一个cv_img进行高斯模糊,然后将结果归一化到0-255的范围内,并将数据类型转换为CV_8UC1。其中cv_height_map_copy是高斯模糊后的结果,cv_height_map是经过归一化和数据类型转换后的最终结果。高斯模糊可以使图像变得更加平滑,归一化可以使图像的像素值在0-255范围内,数据类型转换可以将图像的像素值从浮点型转换为8位无符号整型,便于处理和显示。