opencv的convertTo和normalize

        opencv的这两个函数都可以对矩阵进行变换,normalize可以对矩阵进行范数归一化,也可以对矩阵进行线性变换(线性拉伸或者线性压缩):

当使用线性拉伸或者线性压缩的时候,使用方法如下:

        normalize(src,src,0,255,NORM_MINMAX);

该方法的意义是,如果你的src的最大值最小值比如在128和200,那么,使用该函数后,将把整个src的值进行线性拉伸

        当使用convertTo的时候,其使用方法如下:

        minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );

        if(maxVal>0)
        mhist.convertTo(mhist,-1 , 1.0f/maxVal, 0);//用mhist直方图中的最大值,归一化直方图

在这个简短的代码中,求出原始图像的最大最小值,然后,再根据最大最小值,对直方图进行归一化。



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