图像归一化处理

二：图像归一化处理

图像归一化最常见的就是最大最小值归一化方法，公式如下：

OpenCV实现了图像最大值与最小值的归一化功能。\n\n该函数的具体定义如下：\n\nnormalize(src, dst, alpha = NULL, beta = NULL, norm_type = NORM_MINMAX,\n dtype = NULL, mask = NULL)。\n\n其中：\n\nsrc表示输入图像（以numpy数组表示），用于后续处理。\n\ndst表示经过归一化处理后的输出图像（以numpy数组表示）。\n\nalpha指定归一化后的最小阈值。\n\nbeta$指定归一化后的最大阈值。\n\n(norm_type)指定归一化方法，默认采用NORM_MINMAX方法。\n\n(dtype)指定归一化后输出numpy数据类型，默认设置为cv.CV_32F。\n\n(mask)用于生成掩膜（可选参数），默认设为无掩膜。

基于OpenCV实现图像最大最小值归一化的代码演示如下：

1. 从指定路径读取图片文件image = cv.imread(