十八、图像像素类型转换和归一化操作

项目功能实现：对一张图像进行类型转换和归一化操作
按照之前的博文结构来，这里就不在赘述了

一、头文件

norm.h

#pragma once

#include

using namespace cv;

class NORM {
public:
	void norm(Mat& image);
};

#pragma once
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二、函数实现

norm.cpp

Ⅰ，像素类型转换

image.convertTo(image, CV_32FC3);
将image(第一个)转换为CV_32FC3类型，最终输出为image(第二个)

对于数据类型而言，其结构为：CV_(S|U|F)C
例如：CV_32FC3 细分：CV_ 32 F C3
32表示每个像素点值所占32bit
F表示Float单精度浮点数
C3表示4通道图像，为啥呢？C表示通道数，C1是单通道、C2是三通道、C3是四通道，多了一个alpha透明度通道，PNG格式里面就有alpha通道
当然也可以省略，默认为C1

其实就三个参数而已，总结一下

Ⅱ，归一化

normalize(image, result, 1.0, 0, NORM_MINMAX);
参数一：处理对象为image
参数二：输出结果为result
参数三：alpha
参数四：beta
参数五：不同归一化操作，包括：NORM_L1、NORM_L2、NORM_INF、NORM_MINMAX

NORM_L1：
1，求解image图片中所有像素点绝对值之和sum
2，result[0,0] = (alpha * image[0,0]) / sum，得到result的第一个像素值，以此类推得到result图像

NORM_L2：
1，求解image图片中各像素点值的平方和的开方sum(也就是L2-范数)
2，result[0,0] = (alpha * image[0,0]) / sum，得到result的第一个像素值，以此类推得到result图像

NORM_INF：
1，求解image图片中所有像素点值最大的那个max
2，result[0,0] = (alpha * image[0,0]) / max，得到result的第一个像素值，以此类推得到result图像

NORM_MINMAX：
1，alpha和beta系统会自动判断出最大值和最小值，分别赋值为max和min
2，根据公式计算出result的每个像素点的值

#include"norm.h"
#include
#include

void NORM::norm(Mat& image) {
	Mat result;
	std::cout << image.type() << std::endl;
	image.convertTo(image, CV_32FC3);
	std::cout << image.type() << std::endl;
	normalize(image, result, 1.0, 0, NORM_MINMAX);
	std::cout << result.type() << std::endl;
	imshow("norm",result);
}
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三、主函数

yy_main.cpp

#include 
#include 
#include "norm.h"

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src = cv::imread("E:/C++_workspace/beyond.jpg", IMREAD_COLOR);

	if (src.empty()) {
		printf("load image is false...\n");
		return -1;
	}

	namedWindow("yanyu", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("yanyu", src);

	NORM yy;
	yy.norm(src);

	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

	return 0;
}

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项目结构如下：

运行结果如下：

因为是纯白色的背景，归一化效果不太明显