Question

我正在尝试使用openCV将图像标准化与下面的代码进行对比。我在Matlab中测试了相同的代码，它在那里工作。但是，它并不适用于OpenCV。我扔了一堆支票，看看我是否在某个地方犯了错误，我有几个问题。

背景：我的图片是尺寸为CV_8U的unsigned-char w640 x h480图片。我使用以下行将图像转换为float CV_32F：

img.convertTo(img, CV_32F, 1.0f/255.0f);

问题：

我检查了img.at<float>(25,25)处的像素值，我看到一个大于3000.0f的值。不应该convertTo函数中的第三个参数缩放我图像中[0.0 1.0]之间的所有像素强度吗？

我所遵循的想法与之前在Matlab中所做的相似。那里的图像是uint类型（[0 255]），当转换为双倍缩放[0 1]之间的值时，允许我应用以下代码（在Matlab中）：

< / LI>

cGN = (cG - min(cG(:))) ./ (max(cG(:)) - min(cG(:)));

在这里，我忽略了wiki_Contrast_Norm_page中第一个公式中的分子，因为我认为我已经在[0 1]之间缩放了像素值。我试图在OpenCV中实现相同的公式时要小心，但我可能在某处错了？

代码：

if( img.type() != CV_8U ) {

    cout<<" before normalizing image, converting its type to CV_32F \n"<< endl;

    img.convertTo(img, CV_32F, 1.0f/255.0f);
}

cout<<"inital access: " << img.at<float>(25,25)<<endl;

//float min_val_class = 0.0f; 
//float max_val_class = 1.0f; 

float min_val_im = 0.0f; 
float max_val_im = 0.0f; 

Mat mask = img > 0; 

for (int c = 0; c < img.cols; c++) { 
    for(int r = 0; r < img.rows; r++) { 

        if( mask.data[r*img.cols + c] != 0 ) { 

            float value = img.data[r*img.cols + c];

            if(value > max_val_im) { 
                max_val_im = value; 
            }       
            if(value < min_val_im) { 
                min_val_im = value; 
            }
        }
    }
}

float imDiff = max_val_im - min_val_im;

float diver = (1/imDiff); 

cout <<"min_val_im: " << min_val_im << endl; 

res = img.clone(); 

// now normalize the image 

cout<<"before sub: " << res.at<float>(25,25)<<endl;

subtract(res, min_val_im, res);

cout<<"after sub: " << res.at<float>(25,25)<<endl;

res = res.mul((diver)); 

cout<<"after mul: " << res.at<float>(25,25)<<endl;

对比度标准化问题

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