OpenCV3：归一化函数介绍——normalize()

1、函数的原型：

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；range normalization模式的最小值

beta             只用来规范范围并且是上限；range normalization模式的最大值，不用于norm normalization(范数归一化)模式。

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;
}

 

来源：CSDN

作者：zssyu0416

链接：https://blog.csdn.net/zssyu0416/article/details/82853774