cv::Mat src = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv::Mat dst;// 将图像归一化到 [0, 255] 范围内cv::normalize(src, dst,0,255, cv::NORM_MINMAX); 上面的示例代码中,cv::normalize()函数将输入图像的像素值缩放到 [0, 255] 范围内。 norm_type为NORM_MINMAX,意味着我们使用...
opencv moments 矩的含义 opencv的normalize 函数解析 normalize函数的作用使输入数组的范数或者数值范围归一到一定范围内。函数原型如下: void normalize(InputArray src,OutputArray dst, double alpha = 1, double beta = 0, intnorm_type = NORM_L2, int dtype = -1, InputArray mask = noArray()); src:输...
例如,假设我们把训练数据的第一个属性从[-10,+10]缩放到[-1, +1],那么如果测试数据的第一个属性属于区间[-11, +8],我们必须将测试数据转变成[-1.1, +0.8]。 2. normalize 函数介绍 函数原型: voidnormalize(InputArray src,OutputArraydst, double alpha = 1, double beta = 0, intnorm_type = NORM...
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 norm or value range of an array.)其实范围归一化和数值归一化可以...
(img, templ, result, match_method); } normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat()); double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc; Point matchLoc; minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat()); if (match_method == TM_SQDIFF || match_...
我们可以使用normalize()功能使视觉图像标准化,以修复非常暗/亮的图像(甚至可以修复低对比度)。该归一化类型是在函数参数指定: 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...
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...
// 加载图像Mat src=imread("D:/flower.png",IMREAD_UNCHANGED);printf("depth %d \n",src.depth());// 转为为16位图像Mat dst;src.convertTo(dst,CV_32F);// 归一化再保存normalize(dst,dst,0,1.0,NORM_MINMAX);imwrite("D:/flower-32.png",dst);imshow("flower-32",dst); ...
normalize(dst,dst,0,1,NORM_MINMAX);//归一化 imshow("dft",dst);//二维离散傅里叶 //剪切和重分布幅度图像限,如果有奇数行或奇数列,进行频谱裁剪 dst=dst(Rect(0,0,dst.cols&-2,dst.rows&-2)); //重新排列傅里叶图像中的象限,将频谱中心移至图像中心 ...