使用cv2.imread()方法将输入图像读取为灰度图像。使用图像类型(即.png或 jpg)指定图像的完整路径。 在输入图像 img 上应用cv2.normalize()函数。传递参数src、dst、alpha、beta、norm_type、dtype和掩码。 img_normalized = cv2.normalize(img, None, 0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F) 显示归一化...
cv2.normalize(src[, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]) → dst cv2.equalizeHist(image) cv2.createCLAHE(clipLimit, tileGridSize)#创建clahe对象,限制对比度 1.图像直方图 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) images,必须用方括号括起...
(1)cv2.normalize函数是 OpenCV 库中用于规范化图像数据的函数,它可以将输入数组的值(通常是图像像素值)标准化到一个指定的范围内。标准化过程可以是线性标准化,也可以是其他复杂的统计过程。这种转换常用于改变图像的对比度或将其移动到一个特定的数值范围内,有助于后续处理或显示。 函数的通用形式如下: dst = ...
使用cv2.imread()函数读取输入图像。传递输入图像的完整路径。 使用cv2.calcHist()计算两个输入图像的直方图。 使用cv2.normalize()对上面为两个输入图像计算的直方图进行归一化。 使用cv2.compareHist()比较这些归一化直方图。它返回比较指标值。将合适的直方图比较方法作为参数传递给此方法。 打印直方图比较指标值。(可...
opencv提供了normalize()函数来实现灰度正规化,对应参数列表如下: cv2.normalize(src,dst,alpha,beta,normType,dtype,mask) 参数: src: 图像对象矩阵 dst:输出图像矩阵(和src的shape一样) alpha:正规化的值,如果是范围值,为范围的下限 (alpha – norm value to normalize to or the lower range boundaryincaseof...
frame = cv2.normalize(frame, None, 0.0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX) frame = np.transpose(frame, axes=(2,0,1)) # Convert to c,h,w inference_inputs = frame.astype("float32") frame_data['inference_input'] = inference_inputs ... (some other auxiliar functions that we call from the hook...
一般使用-1表示与原始图像使用相同的图像深度。 blur = cv2.boxFilter(img, -1, (5,5), normalize...
cv2.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) return blurred ''' 函数名:gauss_fuzzy_convert(input_dir, output_dir) 函数功能:将原图进行高斯和模糊化变换 入口参数: input_dir :原图路径 ...
cv2.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv2.NORM_MINMAX) # Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt term_crit = ( cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 ) while(1): ret ,frame = cap.read() ...
2: 用cv2.normalize函数配合cv2.NORM_MINMAX,可以设置目标数组的最大值和最小值,然后让原数组等比例的放大或缩小到目标数组,如下面的例子中是将img的所有数字等比例的放大或缩小到0–255范围的数组中, cv2.normalize(img, out, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) ...