OpenCV Python: Normaliser l'image

Je suis nouveau sur OpenCV. Je veux faire un prétraitement liés à la normalisation. Je tiens à normaliser mon image à une certaine taille. Le résultat du code ci-dessous me donne une image noire. Quelqu'un peut-il m'indiquer exactement ce que je fais mal? L'image, je suis saisie d'un noir/blanc image

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread(path)
normalizedImg = np.zeros((800, 800))
cv.normalize(img,  normalizedImg, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)
cv.imshow('dst_rt', self.normalizedImg)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
  • Est votre image à l'aide d'un bitdepth autres que 8bit? si donc vous aurez besoin pour le convertir en 8 bits pour l'afficher.
  • img.dtype me donne uint8 @zeFrenchy
  • J'espère que tu veux dire que l'image est en niveaux de gris, pas vraiment noir et blanc, ou sinon, normaliser, ne fait rien. Est-ce de travailler avec NORM_L2?
  • Désolé si mes conditions ne sont pas correctes. Ce que je voulais dire, c'est que mon image est binarized. les valeurs des pixels sont soit (0, 0, 0) ou (255, 255, 255). Je ne suis pas sûr si c'est la partie de l'échelle de gris; dans la classe, le prof nous a dit il y a une différence entre les niveaux de gris et binarized
InformationsquelleAutor kot09 | 2016-11-17
  1. 8

    comme on peut le voir à: http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/operations_on_arrays.html#cv2.normalize, il y a un → dst que dire que le résultat de la normalize fonction est retourné en tant que paramètre de sortie. La fonction ne modifie pas le paramètre d'entrée dst en place.
    (Le self. dans cv.imshow('dst_rt', self.normalizedImg) ligne est une faute de frappe)

    import cv2 as cv
import numpy as np
path = r"C:\Users\Public\Pictures\Sample Pictures\Hydrangeas.jpg"
img = cv.imread(path)
normalizedImg = np.zeros((800, 800))
normalizedImg = cv.normalize(img,  normalizedImg, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)
cv.imshow('dst_rt', normalizedImg)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
    • Comment normaliser toutes les images? Devriez-vous sur chaque image par elle-même ou l'un de normalisation sur toutes les images?
    • Cela dépend de si "alpha" et "bêta" sont des variables ou des valeurs fixes. si ils sont des variables (comme sur toutes les min et max de l'image de définir des valeurs) sur toutes les images (mais vous avez besoin de calculer alpha et bêta à l'avance). si elles sont fixes chaque image par elle-même.
    InformationsquelleAutor Ophir Carmi
  2. 5

    C'est de vous donner une image noire parce que vous êtes probablement à l'aide de différentes tailles dans img et normalizedImg.

    import cv2 as cv

img = cv.imread(path)
img = cv.resize(img, (800, 800))
cv.normalize(img, img, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)

cv.imshow('dst_rt', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
    InformationsquelleAutor João Cartucho
  3. 1

    Lorsque vous appelez cv.imshow() vous utilisez self.normalizedImg, au lieu de normalizedImg.

    L'auto. est utilisé pour identifier les membres de la classe et de son utilisation dans le code que vous avez écrit n'est pas approprié. Il ne devrait pas fonctionner comme à l'écrit. Cependant je suppose que ce code a été extrait à partir d'une définition de classe, mais vous devez être cohérent dans les noms des variables et self.normalizedImg est différente de normalizedImg.

    InformationsquelleAutor rocklegend