opencv图像归一化zscore_normalize

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void zscoreNormalize(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst)
{
	// compute mu and mu squared
	cv::Mat mu(src.size(), src.type());
	cv::GaussianBlur(src, mu, cv::Size(7, 7), 1.166);
	cv::Mat mu_sq;
	cv::multiply(mu, mu, mu_sq);
	// compute sigma (local sigma)
	cv::Mat sigma(src.size(), src.type());
	cv::multiply(src, src, sigma);
	cv::GaussianBlur(sigma, sigma, cv::Size(7, 7), 1.166);
	cv::subtract(sigma, mu_sq, sigma);
	cv::pow(sigma, double(0.5), sigma);
	cv::add(sigma, cv::Scalar(1.0 / 255), sigma);

	cv::subtract(src, mu, dst);
	cv::divide(dst, sigma, dst);
}

void zscoreNormalize_v2(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst)
{
	cv::Mat mu(src.size(), src.type());
	cv::GaussianBlur(src, mu, cv::Size(7, 7), 1.166);
	cv::subtract(src, mu, mu);
	cv::Mat sigma(src.size(), src.type());
	cv::multiply(mu, mu, sigma);
	cv::GaussianBlur(sigma, sigma, cv::Size(7, 7), 1.166);
	cv::pow(sigma, 0.5, sigma);
	cv::add(sigma, cv::Scalar(1.0 / 255), sigma);

	cv::divide(mu, sigma, dst);
}

template<typename Func>
double bench_(const Func& func, unsigned int iterNum = 1)
{
	auto t1 = cv::getTickCount();
	while (iterNum--) func();
	auto t2 = cv::getTickCount();
	return 1000.0 * (t2 - t1) / cv::getTickFrequency();
}

void show(const std::string& winname, const cv::Mat& src)
{
	cv::Mat normalized;
	cv::normalize(src, normalized, 255, 0, CV_MINMAX, CV_8U);
	cv::bitwise_not(normalized, normalized);
	cv::imshow(winname, normalized);
}

int main()
{
	cv::Mat src = cv::imread("lena.jpg", 0);
	cv::Mat src64f;
	src.convertTo(src64f, CV_64F, 1.0 / 255);
	cv::Mat dst64f(src.size(), src.type());

	int iterNum = 10;
	printf("zscoreNormalize %f ms\n", bench_([&](){zscoreNormalize(src64f, dst64f); }, iterNum));
	show("zscoreNormalize", dst64f);
	printf("zscoreNormalize_v2 %f ms\n", bench_([&](){zscoreNormalize_v2(src64f, dst64f); }, iterNum));
	show("zscoreNormalize_v2", dst64f);
	cv::waitKey();

	return 0;
}