python opencv 归一化
minmax归一化:
alpha最小值,beta最大值
dst_norm=np.empty(dst.shape,dtype=np.float32)
print(dst_norm.shape)cv2.normalize(img,dst_norm,alpha=0,beta=255,norm_type=cv2.NORM_MINMAX)#归一化print(dst_norm)
归一化:
def normalization(data):_range = np.max(data) - np.min(data)return (data - np.min(data)) / _range
标准化:
def standardization(data):mu = np.mean(data, axis=0)sigma = np.std(data, axis=0)return (data - mu) / sigma
更新,如果归一化后的范围是[-1, 1]的话,可以将normalization()函数改为:
def normalization(data):_range = np.max(abs(data))return data / _range
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