CV2 读入图像归一化|极客教程

CV2 读入图像归一化

在计算机视觉领域，经常需要使用OpenCV库来读取图像并进行处理。读取图像是一项很基础但又很重要的操作，而归一化是为了方便后续的图像处理操作，保证图像数据的一致性和可比性。

CV2读入图像

在Python中，使用OpenCV库中的cv2模块可以很方便地实现图像的读取操作。下面是一个简单的示例，展示了如何使用cv2来读取一张图片：

import cv2

# 读入图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图片
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先使用cv2.imread()函数将名为image.jpg的图像读入到变量image中，然后使用cv2.imshow()函数显示这张图片。cv2.waitKey(0)是一个阻塞函数，当用户按下任意键时才会继续执行代码，最后使用cv2.destroyAllWindows()关闭所有打开的窗口。

图像归一化

图像归一化是指对图像数据进行标准化处理，通常是将图像的像素值缩放到一个特定的范围，例如[0, 1]或[-1, 1]。这样做的目的是为了保证图像数据的一致性，在训练深度学习模型等操作中，经常需要对图像进行归一化处理。

简单线性归一化

最简单的图像归一化方法是将像素值缩放到[0, 1]范围内。下面是一个简单的示例，展示了如何将图像像素值进行线性归一化：

import cv2
import numpy as np

# 读入图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将像素值归一化到[0, 1]
normalized_image = image.astype(np.float32) / 255.0

# 显示归一化后的图片
cv2.imshow('Normalized Image', normalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先将读入的图像数据类型转换为float32，然后将像素值除以255.0，即可将像素值归一化到[0, 1]范围内。

零均值单位方差归一化

另一种常用的图像归一化方法是零均值单位方差归一化，即将像素值缩放到均值为0，方差为1的范围内。下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将像素值归一化到均值为0，方差为1
mean_image = np.mean(image)
std_image = np.std(image)
normalized_image = (image - mean_image) / std_image

# 显示归一化后的图片
cv2.imshow('Zero Mean Unit Variance Image', normalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()