OPENCV函式介紹 normalize（）

opencv版本：3.4.2

vs版本：2017

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())

函式作用：

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.）其實範圍歸一化和數值歸一化可以歸為一類，一般來說數值歸一化是指將數值歸一到[0,1]區間上，而範圍歸一化則指將數值歸一到[a,b]上，a，b為任意值。由此看出，數值歸一化是範圍歸一化的特例，包含在範圍歸一化中。

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 用來規範值或者規範範圍，並且是下限；

beta只用來規範範圍並且是上限，因此只在norm_minmax中起作用；

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，不同的地方由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。

歸一化選擇的數學公式型別介紹（norm_type）

設陣列中元素為

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

舉例說明：

src=，預設alpha=1,beta=0：

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=

四種norm_type的區別

1.norm_l1、norm_inf、norm_l2模式下歸一化結果與beta無關，只與alpha有關，詳見第4部分的公式說明；

2.norm_minmax中alpha、beta都起作用，同時需要注意的是alpha和beta的取值順序與歸一化結果無關。即alpha=255,beta=0和alpha=0,beta=255最後的歸一化結果是相同的。

舉例程式說明：

norm_l1運算：

#include#includeusing namespace std;
using namespace cv;
int main()
; normalize(a, a,1,255,norm_l1);
//normalize(a, a,1,0,norm_l1);結果相同
for (int i = 0; i < a.size(); i++)
waitkey(0);
return 0;
}

執行結果：

norm_minmax運算：

#include#includeusing namespace std;
using namespace cv;
int main()
; normalize(a, a,-1,255,norm_minmax);
//normalize(a, a,255,-1,norm_minmax);結果相同
for (int i = 0; i < a.size(); i++)
waitkey(0);
return 0;
}

關於引數解釋中alpha與beta的上下限與其預設取值的問題的解釋

normalize()中alpha預設為1，beta預設為0，而在引數解釋中alpha解釋為下限，beta解釋為上限，很多同學在這個地方產生了疑問？乙個陣列的下限不是應該小於上限嗎？即alphabeta=0。

這裡給出我自己的解釋，有錯誤的地方請大家指出：由上述實驗知道，

在norm_type=norm_minmax下：

alpha與beta的大小關係其實並不重要，alpha,beta只是確定範圍的兩個邊界值，其確定的範圍可以表示為：

[min(alpha,beta), max(alpha,beta)]

在norm_type=norm_l1\inf\l2下：

beta取任何值都對歸一化結果沒有影響

因此，我得出的結論是，在3.引數說明中，應該將alpha解釋成：用來規範值或者規範範圍，在規範範圍是為範圍的一邊界值；將beta解釋成：只用來規範範圍，為範圍的另一邊界值。

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