cv2.NORM_MINMAX:将数据线性映射到指定范围(如0-255)默认是alpha和beta指定范围。 cv2.NORM_L1:每个元素除以L1范数归一化后乘以alpha。L1范数是所有元素的绝对值之和。 cv2.NORM_L2:每个元素除以L2范数归一化后乘以alpha。L2范数是所有元素平方和的平方根 cv2.NORM_INF:每个元素除以无穷范数将数据据归一化后乘以al...
NORM_MINMAX) 1 cv2.NORM_MINMAX :使用的放缩方式是 min_max 的方式 其对应的原理是: x ^ = x − m i n m a x − m i n ∗ ( m a x ′ − m i n ′ ) + m i n ′ \hat{x} = \frac{x-min}{max-min} * (max^{'}-min^{'}) + min^{'} x^=max−minx−min...
norm_type:归一化类型,常用的有cv2.NORM_MINMAX(最小-最大归一化)和cv2.NORM_L2(L2归一化)。dtype:输出图像的数据类型,如cv2.CV_32F表示32位浮点型。 三、实例 3.1 最小-最大归一化 import cv2# 读取图像image = cv2.imread('path_to_image.jpg')# 应用最小-最大归一化normalized_image = cv2.normaliz...
//NORM_MINMAX : 数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围,线性归一化,一般较常用。 //NORM_INF : 此类型的定义没有查到,根据OpenCV 1的对应项,可能是归一化数组的C - 范数(绝对值的最大值) //NORM_L1 : 归一化数组的L1 - 范数(绝对值的和) //NORM_L2 : 归一化数组的(欧几里德)L2 - 范数 1. ...
normalize(array,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX) cv2.NORM_MINMAX :使用的放缩方式是 min_max 的方式 其对应的原理是: x ^ = x − m i n m a x − m i n ∗ ( m a x′ − m i n′ ) + m i n′ \hat{x} = \frac{x-min}{max-min} * (max^{'}-min^{'}) + min^{'...
CV_MINMAX:使每個元素限制在[a=5,b=0]之間算法如下:dst(i)=(src(i)-min(src))*(5-0)/(max(src)-min(src)) 一个不错的关于各种norm的解释: 搞统计的人总是喜欢搞什么“变量选择”,变量选择实际上的 限制条件是L0 Norm,但这玩艺不好整,于是就转而求L1 Norm(使用均方误差,就是Lasso ,当然在Lass...
(magI, magI, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX) cv2.imshow("Input Image", I) cv2.imshow("spectrum magnitude", magI) cv2.waitKey() } main() ; 斑点检测 main() { img := CV2.imread("20201211143521548.jpg", CV2.IMREAD_GRAYSCALE) params := CV2.SimpleBlobDetector_Params_Init() params.minThreshold...
print(cv2.__version__) print(img.min(axis=(0, 1)), img.max(axis=(0, 1))) img1 = cv2.normalize(img, None, 0, 1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX) img2 = img / max(img.max(axis=(0, 1))) print(img1.min(axis=(0, 1)), img1.max(axis=(0, 1))) print(img2.min(axis=(...
blurred = cv2.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel)# convert to uint8cv2.normalize(blurred, blurred,0,255, cv2.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8)returnblurredelse:returnimagedefaugment_hsv(img, hgain =0.0138, sgain =0.678, vgain =0.36): ...
# 生成与原始图像相同大小的随机噪声图像 noise = np.random.randn(*img.shape[:2]) * 50 # 调整50来控制噪声的幅度 noise = cv2.GaussianBlur(noise.astype(np.float32), (5, 5), 0) # 应用高斯模糊以平滑噪声 noise = cv2.normalize(noise, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8) ...