normalize(temp[0], temp[0], 0, 1, CV_MINMAX);没有成员函数
时间: 2024-05-28 12:09:30 浏览: 6
CV_MINMAX,应该是使用了opencv库的normalize函数。这个函数的作用是将输入的数组按照指定的范围进行归一化处理。具体实现方式是将数组的最小值映射到0,最大值映射到1,其他值按照线性比例进行映射。normalize函数不需要指定CV_MINMAX这个参数,因为它是opencv库中的宏定义,表示将数组按照最小最大值进行归一化处理。
相关问题
cv2.normalize(gray_img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
This line of code normalizes the pixel values in a grayscale image (gray_img) to a range of 0 to 255 using the minimum-maximum normalization method (cv2.NORM_MINMAX). The normalized image is not stored back to the same variable, as None is passed as the second argument.
gray = cv2.normalize(matrix, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)解释
`cv2.normalize()` 是 OpenCV 库中的一个函数,用于将输入矩阵进行归一化操作。该函数的参数如下:
- `src`: 输入矩阵
- `dst`: 输出矩阵,如果为 `None`,则会创建一个和输入矩阵大小相同的输出矩阵
- `alpha`: 归一化范围的下限
- `beta`: 归一化范围的上限
- `norm_type`: 归一化的类型,可以是以下几种之一:
- `cv2.NORM_INF`: 最大值归一化
- `cv2.NORM_L1`: 求绝对值和后进行归一化
- `cv2.NORM_L2`: 求平方和后进行归一化
- `cv2.NORM_MINMAX`: 最小值和最大值归一化
- `dtype`: 输出矩阵的数据类型
在这里,我们使用了 `cv2.NORM_MINMAX` 归一化类型,将矩阵中的最小值归一化为 0,最大值归一化为 255,输出矩阵的数据类型为 `cv2.CV_8U`,即 8 位无符号整数。这样就将矩阵转换为了灰度图像。