void normalize(InputArray src,OutputArraydst,double alpha=1,double beta=0, intnorm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mask=noArray()); 1. 2. 函数功能: 该函数归一化输入数组使它的范数或者数值范围在一定的范围内。 参数说明: src:输入数组dst:输出数组,支持原地运算 alpha:range normalization模式...
OpenCV——归一化函数normalize 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()) 2.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 norm or value range of an ...
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: voidnormalize(InputArray src, OutputArray dst,doublealpha=1,doublebeta=0,intnorm_type=NORM_L2,intdtype=-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,数据类型可以是CV_8...
opencv-normalize归一化函数 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内 cv::normalize(distShow, distShow,0,255, CV_MINMAX);//归一化/*参数1:输入数组 参数2:输出数组,数组的大小和原数组一致 参数3:规范范围的下限 参数4:规范范围的上限 参数5:归一化选择的数学公式类...
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的cv::normalize函数 2018-08-13 16:50 −... BreakofDawn 0 3247 cv::_InputArray cv::_OutputArray 2019-12-24 19:41 −cv::_InputArray和cv::_OutputArray用于传参数,可以适应不同的类型,如 Mat, Matx, vector 之类。对于传入参数既可能是cv::Mat有可能是std::vector的非常建议使用,这也是...
opencv —— addWeighted 图像叠加(计算数组加权和) 2020-02-10 19:10 −计算数组加权和:addWeighted 可实现两个大小、类型均相同的数组(一般为 Mat 类型)按照设定权重叠加在一起。 void addWeighted(InputArray src1,double alpha,InputArray src2,double beta,double gam... ...
opencv 归一化函数 normalize 方法:NORM_MINMAX Matsrc=newMat(newSize(5,1),CvType.CV_32FC1); for(inti=0;i<src.rows();i++) { for(intj=0;j<src.cols();j++) { double[]data=newdouble[] {10,23,22,10,5}; src.put(i,j,data[j]);...
OpenCV库学习之cv2.normalize函数 OpenCV库学习之cv2.normalize函数 一、简介 cv2.normalize是OpenCV库中的一个函数,用于对图像进行归一化处理。归一化是一种线性变换,可以将图像像素值的范围缩放到指定的区间。这种操作在图像处理中非常有用,特别是在需要将图像数据用于某些算法之前,这些算法可能对数据的范围有特定的...
opencv归一化函数normalize详解 opencv 2 归一化函数normalize详解 1. 归一化定义与作用 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率...