OpenCV normalize() 函数详解及用法示例

发布时间：2025-06-24 17:15:52  作者：北方职教升学中心  阅读量：553

        。对于数组༈，OpenCV的normalize函数用于;图像）归一化处理，将数组中的元素缩放到指定范围或具体标准（如平均值和标准差）。它有两个原型函数， 如下:。

Normalize()规范数组的范数或值范围。normtype#61;NORM_INF、NORML1或NORM_L2时间󿀌函数cv::normalize将输入数组元素归一化并移位#xff0c;使得∥dst∥Lp=alpha（其中p=Inf、1或2󿼉；或者normtype#61;NORM_MINMAXminIdst(I)=alpha,maxIdst(I)=beta（仅适用于密集数组）。可选掩码指定要标准化的子数组。这意味着在子数组上计算范数或 min-n-max，然后修改子数组进行归一化。如果只想用掩码计算范数或最小值-最大值，则修改整个数组，可使用范数和 Mat::convertTo。

        。

函数参数：。

       src 输入数组（单通道或多通道）。

       dst 输出数组，与输入数组相同的形状和类型（或者根据dtype参数指定的类型）。

alpha在范围归一化的情况下，范值或范围下限应归一化(normType=NORM_MINMAX)。

       beta 范围归一化的范围上限(只需使用NORM_MINMAX类型)；不用于范数标准化。

       normal_type 有以下几种标准化类型：

        dtype 当为负数时󿀌输出数组与 src 同一类型；否则，它具有与 src 通道数量和深度相同 =CV_MAT_DEPTH(dtype)。

        mask 可选操作掩码。

这是一个重载成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数的区别仅在于它所接受的参数。

       。 示例：

       。 新的控制台应用程序Project，在源程序中添加以下代码#xff1a;

// normalizeTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在这里开始和结束。//#include <iostream>#include <opencv2//opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){         vector<double> data = { 1,2,3,4,10};    vector<double> ndata;    int length = data.size();    cout << "Data:" << endl;    for (int i = 0; i < length; i++)    {         cout << data[i] << "  ";    }    cout << endl;    cout << endl;    //normal_type: NORM_INF    normalize(data, ndata, 1.0, 0, NORM_INF);    cout << "NORM_INF result:" << endl;    for (int i = 0; i < length; i++)    {         cout << ndata[i];    }    cout << endl;    cout << endl;    //normal_type: NORM_L1    normalize(data, ndata, 1.0, 0, NORM_L1);    cout << "NORM_L1 result:" << endl;    for (int i = 0; i < length; i++)    {         cout << ndata[i]<<"  ";    }    cout << endl;    cout << endl;    //normal_type: NORM_L2    normalize(data, ndata, 1.0, 0, NORM_L2);    cout << "NORM_L2 result:" << endl;    for (int i = 0; i < length; i++)    {         cout << ndata[i]<<"  ";    }    cout << endl;    cout << endl;    //normal_type: NORM_MINMAX 1    normalize(data, ndata, 1.0, 0, NORM_MINMAX);    cout << "NORM_MINMAX 1 result:" << endl;    for (int i = 0; i < length; i++)    {         cout << ndata[i] << "  ";    }    cout << endl;    cout << endl;    //normal_type: NORM_MINMAX 1    normalize(data, ndata, 0, 255, NORM_MINMAX);    cout << "NORM_MINMAX 2 result:" << endl;    for (int i = 0; i < length; i++)    {         cout << ndata[i] << "  ";    }        return 0;}。

试运行，结果如下：：