OpenCV中矩阵的归一化（normlise函数）

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OpenCV中矩阵的归一化

发表于 2012 年 6 月 30 日 由 windroc

图像处理中，图片像素点单通道值一般是[0-255]的unsigned char类型，将其转化到[0,1]之间，更方便计算，这就需要用到矩阵的归一化运算。

今天，写程序中需要对某矩阵归一化，用OpenCV的cv::normalize函数，遇到很严重的问题，最后发现，normalize的原矩阵必须是单通道(src.channel==1)，函数执行完，结果矩阵的大小和类型与原矩阵相同。无论之前是否初始化结果矩阵，最后的结果都与原矩阵类型相同。

函数原型：

1 void normalize(const InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0,
2     int normType=NORM_L2, int rtype=-1, InputArray mask=noArray())

当用于归一化时，normType应该为cv::NORM_MINMAX，alpha为归一化后的最小值，beta为归一化后的最大值。参看下面的例子：

1 cv::Mat mat1=Mat(2,2,CV_32FC1);
2 mat1.at<float>(0,0) = 1.0f;
3 mat1.at<float>(0,1) = 2.0f;
4 mat1.at<float>(1,0) = 3.0f;
5 mat1.at<float>(1,1) = 4.0f;
6 // 对于这种小矩阵，还有更简单的赋值方式，找时间再改
7 cout<<"Mat 1:"<<endl;
8 cout<<mat1<<endl;
9
10 normalize(mat1,mat1,1.0,0.0,NORM_MINMAX);
11 cout<<"Mat 2:"<<endl;
12 cout<<mat1<<endl;

显示的结果如下图所示：

 

OpenCV中normalize函数实现归一化的结果