C++ 使用最小值和最大值缩放Mat中的每个单元格

我找不出一个函数来使用给定的范围缩放cv:：Mat中的所有单元格。这似乎是一个非常有用的函数，还是我应该手动迭代矩阵来实现它

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我实际上想做的是为CvSVM扩展训练数据。每一列都有各自的原因范围。

没有内置函数来实现这一点，但可以通过在每一列上应用参数

NORM\u MINMAX

轻松实现

参见示例，其中，

数据

是原始数据，

缩放

是缩放输出，其中每个列在范围

[0,1]

内独立标准化：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat1f data = (Mat1f(3, 4) << 0.1f,  2.f,  30.f,   500.f,
                                 0.55f, 22.f, 330.f,  5500.f,
                                 1.f,   12.f, 3030.f, 50500.f);

    float out_min = 0.f;
    float out_max = 1.f;

    Mat1f scaled(data.rows, data.cols, 0.f);
    for (int c = 0; c < data.cols; ++c)
    {
        normalize(data.col(c), scaled.col(c), out_min, out_max, NORM_MINMAX);
    }

    cout << scaled << endl;

    // Scaled data:

    // 0.0  0.0  0.0  0.0
    // 0.5  1.0  0.1  0.1
    // 1.0  0.5  1.0  1.0

    return 0;
}

#包括
#包括
使用名称空间std；
使用名称空间cv；
int main（）
{
Mat1f data=（Mat1f（3，4）这可以通过调用
normType=NORM\u INF
来完成

例如：

cv::Mat data = (cv::Mat_<float>(2, 4) << 1.f, 2.f, 3.f, 4.f,
                                         5.f, 6.f, 7.f, 8.f);
cv::Mat res;
cv::normalize(data, res, 1, 0, cv::NORM_INF); // scale to [0,1]
std::cout << res;


编辑：与Miki的方法类似，如果希望每列的范围不同，则需要在每列上进行编辑

假设您要将其缩放到第列的
[0，i]
：

cv::Mat data = (cv::Mat_<float>(2, 4) << 1.f, 2.f, 3.f, 4.f,
                                         5.f, 6.f, 7.f, 8.f);
cv::Mat res(data.size(), data.type());
for (int i = 0; i < data.cols; ++i) {
    cv::normalize(data.col(i), res.col(i), i+1, 0, cv::NORM_INF); // scale to [0,i+1]
}
std::cout << res;

cv::Mat data = (cv::Mat_<float>(2, 4) << 1.f, 2.f, 3.f, 4.f,
                                         5.f, 6.f, 7.f, 8.f);
cv::Mat res(data.size(), data.type());
for (int i = 0; i < data.cols; ++i) {
    cv::normalize(data.col(i), res.col(i), i+1, 0, cv::NORM_INF); // scale to [0,i+1]
}
std::cout << res;

[0.2, 0.66666669, 1.2857143, 2;
   1,          2,         3, 4]