void normalize(InputArray src,OutputArray dst, double alpha = 1, double beta = 0, intnorm_type = NORM_L2, int dtype = -1, InputArray mask = noArray()); src:输入图像/数组 dst:输出图像/数组 alpha:范围的最小值 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...
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...
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...
beta,仅范围归一化用到,表示范围另一界限。 norm_type,归一化选择的数学公式。 NORM_L1:(占比) 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 dtype,为负时,输出图像深度等于输入图像,否则深度为 dtype 类型。一般选择...
"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 ...
normalize(imgOut, imgOut, 0, 255, NORM_MINMAX); // imwrite("result.jpg", imgOut); imshow("inverse", imgOut); } 2. 约束最小二乘方滤波 虽然维纳滤波中可以根据上式来进行估计,但是很少得到合适的解,我们将图像受噪声污染表达为如下的矩阵形式: ...
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,...
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。
19.normalize(positiveData, normalized_Inf,1.0,0.0, NORM_INF);//最大值归一化 20.cout<<"normalized_Inf=["<< normalized_Inf[0] <<", " 21.<< normalized_Inf[1] <<", "<< normalized_Inf[2] <<"]"<<endl; 22.normalize(positiveData, normali...
1.cv::normalize 归一化,在同样的代码中选择不同的匹配方法,其result值的结果也不一致,通过归一化算子中cv::NORM_MINMAX方向可以将各点的匹配结果线性映射到0-1之间。 2.cv::minMaxLoc()最小和最大点查找,通过该算子可以将result中结果进行查找,找到分数最小最大值和其在result中的位置。 4.具体代码 #include...