OpenCV——归一化

normalize

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

norm_type有NORM_INF, NORM_MINMAX,NORM_L1和NORM_L2四种。
1、在 NORM_MINMAX 模式下，alpha表示归一化后的最小值，beta表示归一化后的最大值。
2、在NORM_L1、NORM_L2、NORM_INF 模式下，alpha表示执行相应归一化后矩阵的范数值，beta不使用。
3、稀疏矩阵归一化仅支持非零像素

NORM_MINMAX

NORM_L1

NORM_L2

用图像直方图做归一化放大直方图数值100倍

示例代码

//
// Created by smallflyfly on 2021/6/10.
//#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main() {Mat im = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);resize(im, im, Size(0, 0), 0.5, 0.5);Mat hist;const int channels[1] = {0};float inRanges[2] = {0, 255};const float *ranges[1] = {inRanges};const int bins[1] = {256};calcHist(&im, 1, channels, Mat(), hist, 1, bins, ranges);int histW = 512;int histH = 480;int width = 2;Mat histL1_im = Mat::zeros(histH, histW, CV_8UC3);Mat histInf_im = Mat::zeros(histH, histW, CV_8UC3);Mat histL1, histInf;normalize(hist, histL1, 1, 0, NORM_L1);for (int i = 1; i <= histL1.rows; ++i) {float va = histL1.at<float>(i-1);rectangle(histL1_im, Point(width * (i-1), histH-1),Point(width * i - 1, histH - cvRound(histH * 100.0 * histL1.at<float>(i-1)) - 1),Scalar(255, 255, 255), -1);}imshow("hist-L1", histL1_im);waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}

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