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。