使用OpenCV提供的cv::normalize函数进行归一化处理。将图像数据归一化到0-1之间。 cpp cv::Mat normalizedImage; cv::normalize(srcFloat, normalizedImage, 0, 1, cv::NORM_MINMAX); 将归一化后的数据乘以255,转换为0-255的范围: 归一化后的图像数据在0-1之间,将其乘以255即可得到0-255范围内的数据。
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...
使用normalize函数可以将图像的像素值归一化到特定范围内,常用的操作有: 将图像像素值归一化到[0, 1]范围内:normalize(src, dst, 0, 1, NORM_MINMAX); 将图像像素值归一化到[-1, 1]范围内:normalize(src, dst, -1, 1, NORM_MINMAX); 将图像像素值归一化到[0, 255]范围内:normalize(src, dst, 0,...
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...
原理:通过直方图可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的x轴灰度值是(0~255),y轴是图片中具有同一个灰度值的点的数目。 直方图左侧是暗一点的像素数量,右侧是亮一点的像素的数量。 一、直方图的计算,绘制与分析 1.统计直方图 直方图的相关术语: ...
normalize(srcGray, histTransResult, iLow, iHigh, NORM_MINMAX); 1. 上面这句代码比下面的代码效果更好,下面的代码把阈值之外的像素点都直接排除了,但是上面这条语句不会。 关于OpenCV的函数normalize()的详细讲解,可参考博文 代码中用到的图像的下载链接:https://pan.baidu.com/s/16zMiNrLOxezJBpJ5AGIOQw...
cv2.boxFilter(不进行归一化,设置normalize=0) 上图中,因为设置了normalize=0,因此大部分像素值在(3,3)这个区域内的和大于255,因此大部分显示为白色。 高斯滤波 均值滤波和方框滤波, 邻域内每个像素的权重是相等的。 高斯滤波: 中心点的权重值加大, 远离中心点的权重值减少。
waitKey(0); Mat channels[3]; // 将HSV图像分离为三个单独的通道,这将把HSV图像的三个通道分别存储在channels数组的不同元素中split(hsv,channels); int bright =50; channels[2]+= bright; // 将亮度通道的像素值限制在0到255之间,大于255截断为255 ...
normalize(LogarithmImg, LogarithmImg, 0, 255,NORM_MINMAX); convertScaleAbs(LogarithmImg,LogarithmImg); 1.3 图像伽马变换 图像的伽马变换其实就是通过非线性变换将图像中较暗区域的灰度值进行增强,对较亮区域的灰度值进行抑制,从而获得图像比较好的细节特征。
cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)其中roihist为输入数据，roihist为与src大小相同的输出数据，0为一个范围低边界，255为范围的上限，cv2.NORM_MINMAX是一个归一化的方法，表示对数组的所有值进行转化，使值的映射在最小值和最大值之间。这样归一化后他们的值就在0到255之间了。接着我们...