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。NORM_INF:归一化数组的(切比雪夫距离)L∞范数(绝对值的最大值)NORM_L1:归一化数组的(曼哈顿距离)L1-范数(绝对值的和)NORM_L2:归一化数组的(欧几里德距离)L2-范数 上面的名词看起来很高大上,...
beta:范围的最大值(不用于范数归一化) intnorm_type:归一操作的类型,有如下三种: NORM_MINMAX:将数组的数值归一化到[alpha,beta]内,常用。 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:为负数时,输出数组的类型与输入数组相同,否则只是通道数相同,类型默认为:ty...
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 参数dtype是类型,dtype为负数时,输出图...
"Lena.png"; Mat img = imread(path, 1); Mat img_gray, harris; cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY); cornerHarris(img_gray, harris, 2, 3, 0.04); //归一化便于进行数值比较和结果显示 Mat harrisn; normalize(harris, harrisn, 0, 255, NORM_MINMAX); //将图像数据类型转换为CV_8U ...
NORM_L1: NORM_INF: NORM_L2: NORM_MINMAX:(AK不属于{max(Ai)},min(Ai),当AK等于max(Ai)时p=1,等于min(Ai)时p=0) 举例说明: src={10,23,71},默认alpha=1,beta=0: NORM_L1运算后得到 dst={0.096,0.221,0.683} NORM_INF运算后得到 dst={0.141,0.324,1} ...
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 ...
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OpenCV1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 ...
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: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 代码语言:txt 复制 cv2.calcBackProject(images, channels, hist, ranges, scale, dst=None...
norm_img = np.zeros((300, 300)) norm_img = cv2.normalize(img, norm_img, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) 例子: 当使用图像作为深度卷积神经网络的输入时,无需应用这种归一化(上面的结果对我们来说似乎不错,但是并不针对他们的眼睛)。在实践中,我们将对每个通道进行适当的归一化,例如减去均值并除以像素级别...
dist_out = cv2.normalize(dist, 0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX) cv2.imshow('distance-Transform', dist_out * 100) ret, surface = cv2.threshold(dist_out, 0.35*dist_out.max(), 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('surface', surface) sure_fg = np.uint8(surface)# 转成8位整型 ...