函数原型：
void normalize(InputArray src,OutputArraydst,double alpha=1,double beta=0,
intnorm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mask=noArray()); 函数功能： 该函数归一化输入数组使它的范数或者数值范围在一定的范围内
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2024-03-17 22:18:40
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img5, img6, img_result, img_gray1
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2018-10-04 15:01:00
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函数原型：void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry()) 2.函数作用归一化数据。该函数分为范围归一化与数据值归一化。（Normalizes the norm
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2018-09-27 11:20:00
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Mat src=new Mat(new Size(5,1),CvType.CV_32FC1); for(int i=0;i<src.rows();i++) { for(int j=0;j<src.cols
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2022-07-07 17:52:31
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opencv 2 归一化函数normalize详解1. 归一化定义与作用 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。&nb
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2017-01-15 11:10:48
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归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内 cv::normalize(distShow, distShow, 0, 255, CV_MINMAX); //归一化 /* 参数1:输入数组 参数2:输出数组，数组的大小和原数组一致 参数3:规范范围的下限 参数4:规
原创
2022-01-25 14:31:10
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1-BGR直方图在OpenCV中，彩色图像存储是通过多通道的数组来实现的，对CV_8UF3来言，其每个数组通道中的元素可取值为0到255。颜色分布直方图描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置。因此，对彩色图像求其直方图，可先提取彩色图像的各个通道，然后对每个通道进行直方图计算，最后利用图像融合技术合并通道信息，求解出图像颜色分布直方图。==============
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2020-04-30 10:58:00
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OPENCV函数介绍：normalize（）OPENCV版本：3.4.2VS版本：2017函数原型：void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry())函数作用： 归
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2024-04-25 20:26:53
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定义RMI(Remote Methed Invoke)即远程方法调用。允许运行在一个Java虚拟机上的对象调用运行在另一个Java虚拟机上的对象的方法。这两个Java虚拟机可以是运行在相同的机器上的不同进程里，也可以是通过TCP/IP连接的不同计算机上。编程思想1.对于客户机端，需要一些特定的代码来引用远程对象。而对于服务器端，必须定义类并实例化类的远程对象，服务器端的代码必须能够登记这些对象，并
函数解析normalize函数的作用使输入数组的范数或者数值范围归一到一定范围内。函数原型如下：void normalize(InputArray src,OutputArray dst, double alpha = 1, double beta = 0, intnorm_type = NORM_L2, int dtype = -1, InputArray mask = noArray());
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2024-05-03 12:56:49
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OpenCV的函数normalize()的两个作用:调整矩阵的值范围(归一化处理)、规范化矩阵的范数为某个值函数normalize()有两个原型: 原型一：void cv::normalize(InputArray src,
InputOutputArray dst,
double alpha = 1,
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2024-05-15 09:53:29
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数据规范中的归一化与标准化： A.归一化 vs. 标准化 归一化：要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。一般指将数据限制在[0 1]之间。 》把数变为（0,1）之间的数，主要是为了数据处理方便提出来的，
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2024-06-16 17:11:35
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有一个很有意思的问题：1.315四舍五入保留两位小数结果是多少？print(round(1.315,2))输出结果：1.31并没有想象中的1.32的四舍五入的结果。为什么呢，原因在于【四舍五入】是十进制的的方法，而二进制保留十进制过程中，数据储存会有一定的误差。我们用高精度计算模块decimal显示一下1.315的实际储存结果print(Decimal(1.315))输出结果：1.31499999
起因是看到有的T.Normalize参数是固定的一堆0.5，而有的则是符合函数定义的计算出来的均值标准差而产生的疑惑 文章目录一. 函数功能（快速上手）二. transform.Normalize参数详解及样例三. 常见用法（解释了为何有时参数是固定的0.5） 一. 函数功能（快速上手）T.Normalize(mean, std)输入（channel,height,width）形式的tensor，
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2023-08-05 00:30:23
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上期我们一起学习了OpenCV中很重要的几个辅助对象，机器视觉算法(第7期)----OpenCV中很重要的辅助对象今天我们主要学习一下OpenCV中几个让人事半功倍的工具函数。除了前面我们学习的原始数据类型之外，OpenCV库还提供了一些专用功能，可用于更有效地处理计算机视觉应用中普遍出现的数学和其他问题。在库的环境中，被称为工具函数。工具函数包含数学操作，测试，错误生成，内存与线程处理，优化及其
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2024-04-26 11:17:07
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常用的五个函数(I/O)编辑
1. 图像载入函数
函数
cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage*
cvLoadImage( const char* filename,
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2024-05-24 06:43:16
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import numpy as np # axis=1 指行 axis=0表示列np的数组创建函数（ndarray）函数说明np.array将输入数据（列表，元组，数组或其他序列类型）转换为ndarray。要么推断出dtype，要么显示指定dtype。默认直接复制输入数据。比如：arr1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.float64)np.asarray将输入转换为n
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2024-03-01 09:34:52
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OpenCV中的findContours函数是用来检测物体的轮廓函数原型：CV_EXPORTS_W void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
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2024-05-27 15:41:04
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1. 图像载入函数
函数
cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage*
cvLoadImage( const char* filename, int iscolor);
其中，filename 是待载入图像的名称，包括图像的
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2024-05-26 09:27:51
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【1】inRange()函数 OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时针对多通道进行操作，使用起来非常方便！主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。函数原型（C++）：&
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2024-03-27 10:00:51
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