norm_minmax是normalize函数中常见的归一化方法之一。该方法的原理是将图像像素的值线性转换到指定的范围内,通常是[0, 1]或[0, 255]。下面将详细介绍norm_minmax方法的具体实现步骤。 1.计算图像中像素值的最小值和最大值 首先,我们需要计算图像矩阵中像素值的最小值和最大值,以便后续的归一化操作。该步骤可以...
使用imshow()的坑 cv2.NORM_MINMAX(最大最小归一化) 强制数据类型转换: final = np.uint8(final) WINDOW_AUTOSIZE cv2 vs plt imwrite 对Mat做一些比较复杂的运算,都需要搞清楚参数的范围,最好转为32F的来进行复杂计算,否则可能会因为溢出和截断而产生莫名其妙的BUG。 cpp的数据类型: 名字里没表带位数 字节数...
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...
"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 ...
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型 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 ...
normalize(dst, dst,0,1.0, NORM_MINMAX); imwrite("D:/flower-32.png", dst); imshow("flower-32", dst); 对上述各种不同深度的图像,必须通过下面的方式才可以正确读取 Matsrc = imread("D:/flower.png", IMREAD_UNCHANGED); 其中IMREAD_UNCHANGED表示不对原图像做任何改变。
图像梯度计算: Sobel算子等图像梯度计算方法在边界处也常需要边界填充。 4. 边界填充的实际代码示例 我们通过一个实际的代码示例来演示如何在 OpenCV 中使用边界填充方法。假设我们有一幅灰度图像,并希望在图像的边界处进行不同类型的填充。 原图如下:(example.jpg) import cv2 import numpy as np import matplotlib...
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 ...