beta:归一化后的最大值。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normal...
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_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. ...
This bug, if I don't have a misunderstanding of the OpenCV NORM_MINMAX definition, is serious as even small negative numbers can lead to critical follow up errors. For safety one can of course follow it with a img = np.clip(img, 0, 1) which is advised anyway for critical applications...
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^{'...
normalize(dist, dist, 0, 1.0, NORM_MINMAX); imshow("dist", dist); //阈值化二值分割 threshold(dist, dist,0.4,1.0,THRESH_BINARY);//对距离进行筛选,去除边缘部分 normalize(dist, dist, 0, 255, NORM_MINMAX); Mat dist_8U; dist.convertTo(dist_8U, CV_8U); adaptiveThreshold(dist_8U, di...
# 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) ...
normalize(imgOut, imgOut, 0, 255, NORM_MINMAX); imwrite("result.jpg", imgOut); return 0; } void help() { cout << "2018-08-14" << endl; cout << "Motion_deblur_v2" << endl; cout << "You will learn how to recover an image with motion blur distortion using a Wiener filter...
dist_output = cv.normalize(dist, 0, 1.0, cv.NORM_MINMAX) 四十八、人脸检测 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) #传入灰度图 #人脸检测包 face_detector = cv.CascadeClassifier('G:/python/Anaconda3/Library/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml') ...