【问题标题】:OpenCV Nomalize on distance mapOpenCV在距离图上标准化
【发布时间】:2014-06-03 02:00:14
【问题描述】:

我想知道是否有人知道/在给定 beta 值 0 和 alpha 值 1 且归一化类型为 NORM_MINMAX 的情况下,我可以在距离图上找到用于 OpenCV 归一化函数的计算或公式:

归一化(距离T,距离T,0、1、NORM_MINMAX);

我在文档中找不到任何信息,因此我一直在查看以下文章: http://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_%28image_processing%29

但进行计算不会产生与 OpenCV 算法相同的结果。

非常感谢。

【问题讨论】:

  • 你的问题太模糊了!
  • 我不明白我的问题是怎么含糊的 - 我想知道有没有人知道距离图是如何标准化的(计算)。我发现的归一化公式计算的结果与 OpenCV 归一化给我的结果不同。这不是与方法不起作用有关的问题,我需要在我的论文中包含公式。
  • '但是进行计算不会产生相同的结果......' 演示您的替代代码如何进行计算!
  • 我使用 OpenCV 归一化,这不是编码问题
  • '这不是编码问题' 好的,相应地编辑标签,撤回并关闭投票...

标签: opencv image-processing normalization


【解决方案1】:

公式为:

out_val=(in_val-min_val)/(max_val-min_val);

  • in_val - 输入矩阵元素值;
  • out_val - 输出矩阵元素值;
  • min_val - 输入矩阵中的最小元素;
  • max_val - 输入矩阵中的最大元素。

【讨论】:

  • 这正是它,如果我可以问的话 - 你从哪里得到这个?
  • 我只知道 NORM_MINMAX 将所有值设置为您设置的间隔。这个公式可以做到(对于区间 0-1,移动到 0 然后缩放到 [0;1])。
  • 在文档中这样说:docs.opencv.org/modules/core/doc/…
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