c++中使用vtk库能否实现python中的归一化功能：transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])

在C++中，虽然VTK（ Visualization Toolkit）是一个强大的科学可视化库，并不是专门用于数据预处理或图像归一化的。Python中的`torch.transforms.Normalize`函数是PyTorch库的一部分，它通常用于深度学习中的张量标准化，尤其是对于神经网络输入的标准化。

然而，如果你需要在C++中实现类似的功能，可以考虑使用其他数学库，如Eigen或是OpenCV提供的图像处理工具。例如，你可以创建一个自定义的函数来对RGB值进行归一化，类似于：

#include <Eigen/Dense>

Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 3> normalize(const Eigen::MatrixXd& input, const double mean[], const double std[]) {
    // 确保输入矩阵有3列（对应R、G、B）
    assert(input.cols() == 3);

    Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 3> normalized;
    for (int i = 0; i < input.rows(); ++i) {
        for (int j = 0; j < 3; ++j) {
            normalized(i, j) = (input(i, j) - mean[j]) / std[j];
        }
    }
    return normalized;
}

// 使用时
double mean[] = {0.485, 0.456, 0.406};
double std[] = {0.229, 0.224, 0.225};

Eigen::MatrixXd input_data; // 假设这是你的RGB数据
Eigen::MatrixXd normalized_data = normalize(input_data, mean, std);