【编程开发】opencv实现对Mat中某一列或某一行的元素进行normalization
【编程开发】opencv实现对Mat中某一列或某一行的元素进行normalization
标签: 【编程开发】 【机器学习】
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说明:在机器学习中,最常见的处理就是对输入的特征向量进行normalization,在opencv中就实现了normalize函数进行各种normalization,本文结合我的实际应用来进行说明。
代码实现
首先参看代码:
/*normalized*/
Mat dataCol;
for (int j=0; j<len; j++)
{
dataCol = FeatureValue.colRange(j,j+1).clone();
normalize(dataCol,dataCol);
for (int i=0; i<Num; i++)
{
FeatureValue.at<float>(i,j) = dataCol.at<float>(i,0);//log(abs(dataCol.at<float>(i,0)));
}
}
上面的一段代码实现的是对Mat中某一列元素进行normalization,实现的是L2范数的normalization。
Mat取行或列
首先opencv Mat中如何取出某一行或某几行,某一列或某几列呢?
Mat dataCol;
dataCol = FeatureValue.colRange(j,j+1).clone();
直接使用Mat类中成员函数,方法,colRange对应的是列,rowRange对应的是行,从第j列(下标从0开始)到第j列,也就是说只取出第j列而已。后面的clone表示深拷贝,不使用clone表示浅拷贝。
深拷贝与浅拷贝
浅拷贝的说明如下:
Mat B;
B = image // 第一种方式
Mat C(image); // 第二种方式
这两种方式称为浅copy,是由于它们有不同的矩阵头,但是它们共享内存空间,即指向一个矩阵。当图像矩阵发生变化时,两者相关联,都会变化。
深拷贝的说明如下:
Mat B,C;
B = image.clone(); // 第一种方式
image.copyTo(C); // 第二种方式
深拷贝是真正的copy了一个新的图像矩阵,此时image,B,C三者相互没有影响。
normalize函数说明
函数原型:
void normalize(InputArray src,OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray() )
该函数归一化输入数组使它的范数或者数值范围在一定的范围内。
Parameters的说明如下:
- src:输入数组
- dst:输出数组,支持原地运算,inplace操作
- alpha:range normalization模式的最小值
- beta:range normalization模式的最大值,不用于norm normalization(范数归一化)模式。
- normType:归一化的类型,可以有以下的取值:
NORM_MINMAX:数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围,线性归一化,一般较常用。
NORM_INF: 此类型的定义没有查到,根据OpenCV 1的对应项,可能是归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)
NORM_L1 : 归一化数组的L1-范数(绝对值的和)
NORM_L2: 归一化数组的(欧几里德)L2-范数
可能最常见的要数NORM_L2和NORM_MINMAX。
- dtype:dtype为负数时,输出数组的type与输入数组的type相同;否则,输出数组与输入数组只是通道数相同,而tpye=CV_MAT_DEPTH(dtype).
- mask:操作掩膜,用于指示函数是否仅仅对指定的元素进行操作。
1、线性函数转换,表达式如下:(对应NORM_MINMAX)
ifmask(i,j)!=0
dst(i,j)=(src(i,j)-min(src))*(b‘-a‘)/(max(src)-min(src))+ a‘
else
dst(i,j)=src(i,j)
其中b‘=MAX(a,b), a‘=MIN(a,b);
当norm_type!=CV_MINMAX:
ifmask(i,j)!=0
dst(i,j)=src(i,j)*a/norm (src,norm_type,mask)
else
dst(i,j)=src(i,j)
其中,函数norm的功能是计算norm(范数)的绝对值
Thefunctions norm calculate an absolute norm of src1 (when there is no src2 ):
2015-11-06 调试记录 张朋艺
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