opencv函数介绍（1）——normalize

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:



[align=center]
[/align]
[align=left]NORM_INF:[/align]



[align=center]
[/align]
[align=left]NORM_L2:[/align]



[align=center]
[/align]
[align=left]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）[/align]



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[/align]
[align=center]
[/align]
[align=left]5.举例说明:[/align]
[align=left]src={10,23,71}[/align]
[align=center]
[/align]
[align=left]NORM_L1运算后得到    dst={0.096,0.221,0.683}[/align]
[align=left]
[/align]
[align=left]NORM_INF运算后得到  dst={0.141,0.324,1}[/align]
[align=left]
[/align]
[align=left]NORM_L2运算后得到   dst={0.133,0.307,0.947}[/align]
[align=left]
[/align]
[align=left]NORM_MINMAX运算得到 dst={0,0.377,1}[/align]
[align=left]
[/align]
[align=left]
[/align]
[align=left]
[/align]
[align=left]6.范围归一化与值归一化的区别[/align]
[align=left]区别一：范围归一化使用的是如下式子，设范围为【0，255】[/align]



[align=center]
[/align]
[align=left]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。[/align]
[align=left]
[/align]
[align=left]区别二：使用范围归一化时，beta必有值不等于0[/align]
[align=left]
[/align]
[align=left]举例说明：[/align]
[align=left]一 值归一化：[/align]

#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;
}

[align=left]结果如下：[/align]



[align=left]
[/align]
[align=left]
[/align]
[align=left]二 范围归一化[/align]

#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;
}

[align=left]结果如下：[/align]
[align=left]
[/align]



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[/align]