python 图像缩放归一化大小常用算法
时间: 2023-12-28 14:25:26 浏览: 27
根据提供的引用内容,以下是两种常用的图像缩放归一化算法:
1. 最大最小值归一化(min-max normalization):将图像的像素值缩放到指定的范围内,通常是[0, 1]。具体步骤如下:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将像素值缩放到[0, 1]范围内
normalized_image = cv2.normalize(image, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
# 显示归一化后的图像
cv2.imshow('Normalized Image', normalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
2. 均值归一化(mean normalization):将图像的像素值减去均值,然后除以标准差,使得图像的均值为0,标准差为1。具体步骤如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为浮点型
image = image.astype(np.float32)
# 计算图像的均值和标准差
mean = np.mean(image)
std = np.std(image)
# 均值归一化
normalized_image = (image - mean) / std
# 显示归一化后的图像
cv2.imshow('Normalized Image', normalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```