opencv函数介绍(1)——normalize
来源:互联网 发布:google tensorflow 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 15:56
1.函数原型
void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry())
2.函数作用
归一化数据。该函数分为范围归一化与数据值归一化。(Normalizes the norm or value range of an array.)
3.参数说明
src 输入数组;
dst 输出数组,数组的大小和原数组一致;
alpha 1,用来规范值,2.规范范围,并且是下限;
beta 只用来规范范围并且是上限;
norm_type 归一化选择的数学公式类型;
dtype 当为负,输出在大小深度通道数都等于输入,当为正,输出只在深度与输如不同,不同的地方游dtype决定;
mark 掩码。选择感兴趣区域,选定后只能对该区域进行操作。
4.归一化选择的数学公式类型介绍(norm_type)
设数组中原有{A1,A2,A3...An}
NORM_L1:
NORM_INF:
NORM_L2:
NORM_MINMAX:(AK不属于{max(Ai)},min(Ai),当AK等于max(Ai)时p=1,等于min(Ai)时p=0)
5.举例说明:
src={10,23,71}
NORM_L1运算后得到 dst={0.096,0.221,0.683}
NORM_INF运算后得到 dst={0.141,0.324,1}
NORM_L2运算后得到 dst={0.133,0.307,0.947}
NORM_MINMAX运算得到 dst={0,0.377,1}
6.范围归一化与值归一化的区别
区别一:范围归一化使用的是如下式子,设范围为【0,255】
即把src缩放到【0,255】这个范围内,并不使用上面的4个公式去解。
区别二:使用范围归一化时,beta必有值不等于0
举例说明:
一 值归一化:
#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;int main(){vector<double>a={ 10,11,234,45,65,456,0 };cv::normalize(a, a, 1,0, cv::NORM_MINMAX);for (int i=0;i < a.size();i++){cout << a[i] << endl;}return 0;}
结果如下:
二 范围归一化
#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;int main(){vector<double>a={ 10,11,234,45,65,456,0 };cv::normalize(a, a, 0,255, cv::NORM_MINMAX);for (int i=0;i < a.size();i++){cout << a[i] << endl;}return 0;}
结果如下:
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