opencv函式介紹 normalize

1.函式原型

void cv::normalize(inputarry src,inputoutputarray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=norm_l2,int dtype=-1,inputarray mark=noarry())

歸一化資料。該函式分為範圍歸一化與資料值歸一化。（normalizes the norm or value range of an array.）

3.引數說明

src 輸入陣列；

dst 輸出陣列，陣列的大小和原陣列一致；

alpha 1,用來規範值，2.規範範圍，並且是下限；

beta 只用來規範範圍並且是上限；

norm_type 歸一化選擇的數學公式型別；

dtype 當為負，輸出在大小深度通道數都等於輸入，當為正，輸出只在深度與輸如不同，不同的地方遊dtype決定；

mark 掩碼。選擇感興趣區域，選定後只能對該區域進行操作。

4.歸一化選擇的數學公式型別介紹（norm_type）

設陣列中原有

norm_l1:

norm_inf:

norm_l2:

norm_minmax:（ak不屬於,min(ai),當ak等於max(ai)時p=1，等於min(ai)時p=0）

5.舉例說明:

src=

norm_l1運算後得到 dst=

norm_inf運算後得到 dst=

norm_l2運算後得到 dst=

norm_minmax運算得到 dst=

6.範圍歸一化與值歸一化的區別

區別一：範圍歸一化使用的是如下式子，設範圍為【0，255】

即把src縮放到【0，255】這個範圍內，並不使用上面的4個公式去解。

區別二：使用範圍歸一化時，beta必有值不等於0

舉例說明：

一 值歸一化：

#include

#include
using namespace std;
intmain()
;cv:
:normalize
(a, a,1,
0, cv:
:norm_minmax)
;for
(int i=
0;i < a.
size()
;i++
)return0;
}

二 範圍歸一化

#include

#include
using namespace std;
intmain()
;cv:
:normalize
(a, a,0,
255, cv:
:norm_minmax)
;for
(int i=
0;i < a.
size()
;i++
)return0;
}

OPENCV函式介紹 normalize（）

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