OpenCV(cv::normalize()) 目录 1. 函数原型: 2. 使用场景: 3. 示例: cv::normalize()是 OpenCV 中用于将数据值缩放到指定范围或对数据进行归一化处理。 1. 函数原型: voidcv::normalize( InputArray src, OutputArray dst,doublealpha =1,doublebeta =0,intnorm_type = NORM_L2,intdtype =-1, InputAr...
OPENCV函数介绍:normalize() OPENCV版本:3.4.2 VS版本:2017 函数原型: void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry()) 1. 函数作用: 归一化数据。该函数分为范围归一化与数据值归一化。(Normalizes the...
在上面的norm_type取值表中,NORM_INF、NORM_L1、NORM_L2、NORM_L2SQR 情况下都存在src2的情况,可是函数normalize()并没有两个输入参数啊,这是怎么回事呢? 是因为并不是只有函数normalize()取这些枚举值,其它函数也会取这些枚举值,比如norm()的参数也需要取这些枚举值。norm()的OpenCV4.4.0官方文档链接:https:...
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 dtype :dtype为负数时,输出数组的typ...
在OpenCV中,normalize函数用于将数组中的值缩放到特定的范围内。 函数的原型如下: void normalize(InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray()); 复制代码 参数说明: src:输入数组,可以是单通道或多通道的图像,数据...
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<ctime> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { cv::Mat test = (Mat_<float>(4, 4) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 4, 5, 6, 1, 4, 2, 7, 8, 6); cout <<" "<< "T=" << endl << " " << test << endl <<...
函数原型 normalize(InputArry src,InputOutputArry dst,double alpha = 1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry()); 函数的作用,归一化,主要分为数值归一化和范围归一化,数值归一化指将数值归一化到[0,1]的范围中,范围归一化指将数值归一化到[a,b]的范围。
opencv normalize norm_minmax原理 OpenCV中的normalize函数是常用的图像处理函数之一。该函数的主要作用是将图像像素的值进行归一化处理,以便更好地进行后续的图像处理操作。其中,norm_minmax是其中一种常见的归一化方法之一,本文将以norm_minmax为主题,详细介绍normalize函数的原理。 一、normalize函数概述 normalize函数是...
简介:OpenCV-矩阵归一化cv::normalize 函数原型 void normalize( InputArray src, OutputArray dst, double alpha = 1, double beta = 0,int norm_type = NORM_L2, int dtype = -1, InputArray mask = noArray()); 参数说明 InputArray类型的src,输入图像,如Mat类型。
2. opencv中的归一化函数normalize() opencv文档中的介绍如下: C++:void normalize(InputArraysrc, InputOutputArraydst, doublealpha=1, doublebeta=0, intnorm_type=NORM_L2, intdtype=-1, InputArraymask=noArray() ) C++:void normalize(const SparseMat&src, SparseMat&dst, doublealpha, intnormType) ...