python opencv 归一化

minmax归一化:

alpha最小值，beta最大值

  

   

    

     

    
    

     

      dst_norm=np.empty(dst.shape,dtype=np.float32)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(dst_norm.shape)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.normalize(img,dst_norm,alpha=0,beta=255,norm_type=cv2.NORM_MINMAX)#归一化
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(dst_norm)
     
    
  
 

归一化： 

  

   

    

     

    
    

     

      def normalization(data):
     
    
   

    

     

    
    

     

       _range = np.max(data) - np.min(data)
     
    
   

    

     

    
    

     
 return (data - np.min(data)) / _range
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
  
 

标准化：

  

   

    

     

    
    

     

      def standardization(data):
     
    
   

    

     

    
    

     

       mu = np.mean(data, axis=0)
     
    
   

    

     

    
    

     

       sigma = np.std(data, axis=0)
     
    
   

    

     

    
    

     
 return (data - mu) / sigma
     
    
  
 

更新，如果归一化后的范围是[-1, 1]的话，可以将normalization()函数改为：

  

   

    

     

    
    

     

      def normalization(data):
     
    
   

    

     

    
    

     

          _range = np.max(abs(data))
     
    
   

    

     

    
    

     

          return data / _range
     
    
  
 

文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/109830716