cv2.normalize（）函数的作用以及参数的意义及格式

cv2.normalize()函数的作用是将一个矩阵规范化到一个特定的范围内。参数中的src表示输入矩阵，dst表示输出矩阵，alpha表示所规范化的最小值，beta表示所规范化的最大值，norm_type表示规范化的类型，具体包括cv2.NORM_INF、cv2.NORM_L1、cv2.NORM_L2、cv2.NORM_MINMAX等几种类型。alpha和beta的值可以由用户指定或者通过计算得到。格式为：

dst = cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type)

其中alpha和beta可以为单个值，也可以是一个数组，表示矩阵中每个元素需要规范化到的最小值和最大值，norm_type为可选参数，表示不同的规范化方式。

相关问题

cv2.normalize函数参数

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。

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)