用Python在Opencv中实现mat2gray

Question

我对他也有同样的问题：Scaling a matrix in OpenCV

我和他也遇到了同样的问题，我有一张彩色的图片，我用matlab来读取图片：Input = imread('input1.jpg');，图片的格式是612x612x3 uint8，我在图片中打印5x5x1像素，如下所示：Input(1:5,1:5,1)

 201   201   201   201   201
 201   201   201   201   201
 202   202   202   202   202
 203   203   203   203   203
 204   204   204   204   204

通过使用mat2gray函数：rgb_out = mat2gray(Input);，这些像素可以被转换成这个值，它们都在0和1之间：rgb_out(1:5,1:5,1)

^{pr2}$

所以问题是如何用Python在Opencv中实现这一点，我尝试了以下代码：

print(Input)
rgb_out = np.zeros(Input.shape, np.uint8)
cv2.normalize(Input,rgb_out,1,0,cv2.NORM_MINMAX)
print(rgb_out)

但第一个印刷品是：

[[[205 207 201]
  [205 207 201]
  [205 207 201]
  ..., 
  [232 254 242]
  [232 254 242]
  [231 253 241]]...

并且rgb_out中的元素不超过1或0。请帮忙，谢谢。在

Answer 1

输入矩阵是整数数据类型，输出矩阵定义为np.uint8（整数类型）。默认情况下，cv2.normalize将返回与输入数据类型相同的结果。如果希望输出值介于0.0和1.0之间，则需要使用浮点数据类型。在

一种选择是在调用cv2.normalize之前将输入和输出转换为np.double

A = np.double(A)
out = np.zeros(A.shape, np.double)
normalized = cv2.normalize(A, out, 1.0, 0.0, cv2.NORM_MINMAX)

或者，可以通过dtypekwarg将浮点数据类型指定为cv2.normalize，以强制指定特定的输出数据类型。在

^{pr2}$