c++使用opencv将bgr图的像素值做归一化，并做标准化处理

在C++中使用OpenCV对BGR图像的像素值进行归一化和标准化处理，可以按照以下步骤操作：

**归一化(Normalization)**:
归一化是为了让所有像素值落在0到1之间，通常通过除以最大值（例如255，对于8位BGR图像）来实现。这里是一个简单的示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
cv::Mat srcImage; // 假设已经加载了BGR图像

// 归一化
cv::normalize(srcImage, dstImage, 0, 1, cv::NORM_MINMAX);

在这个例子中，`dstImage`将会是归一化的结果。

**标准化(Standardization or Z-score normalization)**:
标准化是一种将数据转换成标准正态分布的过程，即每个像素值减去均值后再除以标准差。在OpenCV中，这可以通过计算源图像的均值和标准差然后应用公式完成：

cv::Mat mean, stdDev;
cv::meanStdDev(srcImage, mean, stdDev);

// 标准化
for (int y = 0; y < srcImage.rows; y++) {
    for (int x = 0; x < srcImage.cols; x++) {
        float pixel = static_cast<float>(srcImage.at<cv::Vec3b>(y, x)[0]);
        dstImage.at<cv::Vec3f>(y, x) = (pixel - mean.val[0]) / stdDev.val[0];
    }
}

这里假设你正在处理的是单通道（灰度）图像，如果是BGR则需要三个循环分别处理每个颜色通道。`cv::Vec3b`和`cv::Vec3f`表示分别是BGR原始像素和归一化后的浮点像素。