norm=np.zeros((h,w),dtype=np.float32)# 自定义空白单通道图像,用于存放归一化图像norm=np.arctan(gray)*(2/np.pi)print('归一化前:')print(gray)print('归一化后:')print(norm)plt.subplot(121),plt.imshow(gray,'gray'),plt.title('gray')plt.axis('off')plt.subplot(122),plt.imshow(norm,...
图像归一化最常见的就是最大最小值归一化方法,公式如下: 代码语言:javascript 复制 OpenCV中实现图像最大与最小值归一化的函数如下:normalize(src,// 表示输入图像, numpy类型dst,// 表示归一化之后图像, numpy类型alpha=None,// 归一化中低值 minbeta=None,// 归一化中的高值maxnorm_type=None,// 归一化...
网上关于图像归一化的方法比较少,通常都是直接利用reszie函数进行,本文主要介绍了一种图像的矩归一化方法,具有可将图像中心和幕布中心对齐的特点。 矩归一化 图像的矩归一化是图像预处理的一种方法,相对于直接的线性归一化,矩归一化的优势在于它利用了图像的矩信息,将原图像归一化到幕布大小的同时使得原图的...
normalized_image=normalize_image(image_array)# 归一化图像 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 步骤5: 输出归一化后的图像 最后,我们可以将归一化后的图像输出,并保存为新的图像文件。 cv2.imwrite('path/to/save/normalized_image.jpg',normalized_image*255)# 保存归一化后的图像 ...
归一化就是通过一系列变换(即利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响),将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性)。 基于矩的图像归一化技术基本工作原理为:首先利用图像中对仿射变换具有不变性的矩来确定变换函数的参数, ...
一、图像归一化的好处: 1、转换成标准模式,防止仿射变换的影响。 2、减小几何变换的影响。 3、加快梯度下降求最优解的速度。 二、图像归一化的方法 1、线性函数转换,表达式如下: y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。
本示例说明如何在较大的图像中查找模板图像。有时一个图像是另一个图像的子集。归一化互相关可用于确定如何通过平移图像之一来对齐或配准图像。 步骤1:读取图片 onion = imread('onion.png'); peppers = …
本文，演示不同曲面的参数方程归一化之后，图像的具体模样。工具/原料 电脑 Mathematica 方法/步骤 1 双曲抛物面是一个精彩的例子：r[{u_, v_}] := {Tan[u], Tan[v], Tan[u] Tan[v]} 2 圆柱面：r[{u_, v_}] := {Cos[u], Sin[u], Tan[v]}归一化之后，成为圆球形。3 平面：r[{u_, ...
一般而言,对于灰度图像(或彩色通道的每个颜色分量)进行灰度归一化就是:使其像素的灰度值分布在0255之间,避免图像对比度不足(图像像素亮度分布不平衡)从而对后续处理带来干扰。一种常见的图像归一化原理1是y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 其中x、y分别为归一化前、归一化后的值,MaxValue、MinValue分别为原始...