【OpenCV 4】图像像素的归一化

一、编程环境：

OpenCV	4.1.0
IDE	Visual Studio 2017 Enterprise (15.9.13)
操作系统	Windows 10 x64 中文专业版 (1903)

二、归一化：

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）限制在一定范围的之内。

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之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。

归一化的目的，是使得没有可比性的数据变得具有可比性，同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系，如大小关系；或是为了作图，原来很难在一张图上作出来，归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等。

三、归一化的方式：（在 base.hpp 中定义）

在 OpenCV 4.1.0 中定义了 9 种方式：

enum NormTypes {NORM_INF       = 1,NORM_L1        = 2,NORM_L2        = 4,NORM_L2SQR     = 5,NORM_HAMMING   = 6,NORM_HAMMING2  = 7,NORM_TYPE_MASK = 7, NORM_RELATIVE  = 8,NORM_MINMAX    = 32 };

四、OpenCV 归一化函数：normalize（）

void normalize( InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha = 1, double beta = 0,int norm_type = NORM_L2, int dtype = -1, InputArray mask = noArray());

五、示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, const char *argv[])
{Mat src = imread("../images/test.png");if (src.empty()) {printf("不能加载图片！\n");return -1;}namedWindow("1--原图", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("1--原图", src);Mat gray;cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);// 转换为浮点数类型数组gray.convertTo(gray, CV_32F);// 归一化：NORM_MINMAXMat dst = Mat::zeros(gray.size(), CV_32FC1);normalize(gray, dst, 1.0, 0, NORM_MINMAX);Mat result = dst * 255;result.convertTo(dst, CV_8UC1);imshow("2--NORM_MINMAX", dst);// 归一化：NORM_INFnormalize(gray, dst, 1.0, 0, NORM_INF);result = dst * 255;result.convertTo(dst, CV_8UC1);imshow("3--NORM_INF", dst);// 归一化：NORM_L1normalize(gray, dst, 1.0, 0, NORM_L1);result = dst * 10000000;result.convertTo(dst, CV_8UC1);imshow("4--NORM_L1", dst);// 归一化：NORM_L2normalize(gray, dst, 1.0, 0, NORM_L2);result = dst * 10000;result.convertTo(dst, CV_8UC1);imshow("5--NORM_L2", dst);waitKey(0);return 0;
}

六、运行效果：

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