cv2.normalize()中的src和dst是什么关系

在OpenCV中，cv2.normalize()函数用于归一化数组。src参数是输入数组，dst参数是输出数组。如果dst参数为None，则函数会在原始数组上进行归一化操作。如果dst参数不为None，则函数会将归一化结果存储到输出数组中。可以通过设置norm_type参数来指定归一化类型。如果指定了norm_type为cv2.NORM_INF，则函数将使用L∞范数进行归一化。如果指定了norm_type为cv2.NORM_L1，则函数将使用L1范数进行归一化。如果指定了norm_type为cv2.NORM_L2，则函数将使用L2范数进行归一化。此外，可以通过设置alpha和beta参数来指定归一化范围。例如，如果设置alpha为0和beta为1，则函数将对数组进行归一化，使得数组中的最小值为0，最大值为1。

相关问题

depth_map = cv2.normalize(src=depth, dst=None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC1)

这段代码使用了OpenCV库中的normalize函数。它将输入的深度图像depth归一化为0-255的值，并将结果存储在depth_map变量中。其中，alpha和beta参数用于指定输出范围，norm_type参数用于指定规范化类型，dtype参数用于指定输出数据类型。在这里，我们使用了NORM_MINMAX规范化类型，将深度图像归一化到0-255的范围，并将输出类型设置为CV_8UC1，即8位无符号整数类型。

改正此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.8.tif', 0) def gamma_transformation(src,gamma): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(src, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst = pow(src/255,gamma) * 255 dst =np.round(dst).astype(np.uint8) return dst image1 = gamma_transformation(img,0.6) image2 = gamma_transformation(img,0.4) image3 = gamma_transformation(img,0.3) fig = plt.figure(figsize=(3, 2)) result = np.concatenate([img, image1,image2,image3],axis=1) plt.show(result) plt.show() cv2.imshow('3.8',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

以下是修改后的代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.8.tif', 0)

def gamma_transformation(src, gamma):
    height, width = src.shape
    dst = np.zeros((height, width), np.uint8)
    cv2.normalize(src, dst=dst, alpha=0, beta=1.0)
    dst = np.power(dst, gamma) * 255
    dst = np.round(dst).astype(np.uint8)
    return dst

image1 = gamma_transformation(img, 0.6)
image2 = gamma_transformation(img, 0.4)
image3 = gamma_transformation(img, 0.3)

result = np.concatenate([img, image1, image2, image3], axis=1)
plt.imshow(result, cmap='gray')
plt.show()

cv2.imshow('3.8', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

修改说明：

1. 将代码中的缩进格式化。
2. 在 `plt.imshow()` 方法中添加了 `cmap='gray'` 参数以显示灰度图像。
3. 将 `plt.show(result)` 改为 `plt.imshow(result)`。
4. 将 `plt.show()` 移到 `plt.imshow()` 之后。
5. 删除了不必要的 `fig = plt.figure(figsize=(3, 2))`。
6. 将 `np.power(src/255, gamma)` 改为 `np.power(dst, gamma)`。
7. 删除了不必要的空格。