CV.Normalize
时间: 2023-09-20 11:12:26 浏览: 42
CV.Normalize是OpenCV中的一个函数,用于对图像进行归一化处理。该函数需要输入三个参数,即待归一化的图像、目标归一化范围和归一化方法。在归一化图像时,CV.Normalize会将图像像素的值按照指定的归一化范围进行线性变换,从而将像素值缩放到指定范围内。归一化方法包括全局归一化和局部归一化两种,常见的归一化范围包括0-1范围和-1到1范围等。归一化图像可以用于统一图像的像素值范围,从而提高图像处理的稳定性和效果。
相关问题
cv.normalize()
cv.normalize() 是 OpenCV 中用于对图像进行归一化处理的函数。归一化是将图像像素值按比例缩放到特定范围内的过程,通常是将像素值线性映射到 [0,1] 或 [0,255] 范围内。这个函数可以使用不同的归一化方法和参数,以适应不同的图像处理需求。例如,可以使用该函数对图像进行对比度增强、直方图均衡化等操作。函数的语法如下:
```
cv.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask)
```
其中,src 是输入图像,dst 是输出图像,alpha 和 beta 是归一化的范围,norm_type 是归一化类型,dtype 是输出数据类型,mask 是可选的掩码数组。
举个例子,下面的代码将输入图像归一化到 [0,255] 范围内,并输出到 dst 中:
```
import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread('input.jpg', 0)
dst = np.zeros_like(img)
cv.normalize(img, dst, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)
cv.imshow('output', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
```
python重写cv2.normalize
可以通过自定义函数来重写cv2.normalize函数。下面是一个简单的例子:
```python
import cv2
import numpy as np
def my_normalize(src, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX):
if norm_type == cv2.NORM_MINMAX:
dst = cv2.normalize(src, None, alpha, beta, cv2.NORM_MINMAX)
elif norm_type == cv2.NORM_INF:
dst = cv2.normalize(src, None, alpha, beta, cv2.NORM_INF)
else:
raise NotImplementedError("Unsupported normalization type: {}".format(norm_type))
return dst
# 测试
img = np.random.randint(0, 256, (3, 3)).astype(np.uint8)
print("Original:\n", img)
print("cv2.normalize:\n", cv2.normalize(img, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX))
print("my_normalize:\n", my_normalize(img, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX))
```
这里我们定义了一个my_normalize函数,它接收src(输入数组)、alpha(输出范围的最小值)、beta(输出范围的最大值)、norm_type(归一化类型)四个参数。在函数内部,我们根据不同的归一化类型调用cv2.normalize函数进行处理,最后返回处理结果。我们可以通过调用my_normalize函数来代替cv2.normalize函数。