mask_img = cv2.normalize(mask_img, None, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

这代码使用OpenCV的`cv2.normalize()`函数对图像进行归一化处理。具体来说：

- 第一个参数`mask_img`表示要进行归一化的图像；
- 第二个参数`None`表示不使用掩膜，对整张图像进行归一化处理；
- `alpha`和`beta`分别表示归一化后的最小值和最大值，这里分别为0和1；
- `norm_type`表示归一化的方式，这里使用`cv2.NORM_MINMAX`表示将像素值缩放到指定范围。

通过归一化处理，可以将图像的像素值映射到指定范围内，从而提高图像的对比度和色彩饱和度，便于后续的处理和分析。

相关问题

cv2.normalize参数详解

cv2.normalize函数是OpenCV中用于归一化数组的函数。它的语法如下：

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

其中，参数的含义如下：

- src：输入数组。
- dst：输出数组，与src大小和类型相同。
- alpha：归一化范围的最小值。
- beta：归一化范围的最大值。
- norm_type：归一化类型，包括cv2.NORM_INF、cv2.NORM_L1、cv2.NORM_L2、cv2.NORM_MINMAX等。
- dtype：输出数组的数据类型。
- mask：掩膜数组。

举个例子，如果我们想将一个灰度图像归一化到0到255的范围内，可以使用以下代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
dst = cv2.normalize(img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

这样，dst就是归一化后的图像。

cv2.normalize()

cv2.normalize() 是 OpenCV 中的一个函数，用于对图像或数组进行归一化。该函数可以将输入数组中的数值范围限定在指定的范围内，或者将输入数组中的数值按照指定的方式进行缩放。

函数的语法如下：

cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask)

其中，参数含义如下：

- `src`：输入图像或数组。
- `dst`：输出图像或数组。
- `alpha`：归一化的最小值。
- `beta`：归一化的最大值。
- `norm_type`：归一化类型，有两种可选：cv2.NORM_MINMAX 和 cv2.NORM_INF。
- `dtype`：输出数组的数据类型。
- `mask`：掩膜图像。

举个例子：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lena.png', 0)

# 归一化到 [0, 255]
dst1 = cv2.normalize(img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 归一化到 [0, 1]
dst2 = cv2.normalize(img, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)

# 输出结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('dst1', dst1)
cv2.imshow('dst2', dst2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们加载了一张灰度图像，然后分别将其归一化到了 [0, 255] 和 [0, 1] 的范围内，最后显示了三张图像的结果。