OpenCV Normaliser les images
Ce tutoriel abordera la normalisation d’une image à l’aide de la fonction normalize() d’OpenCV en Python.
Utiliser la fonction normalize() d’OpenCV pour normaliser une image en Python
La normalisation dans le traitement d’image est utilisée pour modifier le niveau d’intensité des pixels. Il est utilisé pour obtenir un meilleur contraste dans les images avec un faible contraste dû à l’éblouissement.
On peut utiliser la fonction normalize() d’OpenCV pour normaliser une image. Le premier argument de la fonction normalize() est l’image source que nous voulons normaliser.
Le deuxième argument est l’image de destination, créant une image de sortie avec nos dimensions ou taille souhaitées. Le troisième argument est la valeur inférieure de la plage dans laquelle nous voulons normaliser une image.
Le quatrième argument est la valeur supérieure de la plage dans laquelle nous voulons normaliser une image. Le cinquième argument est le type de normalisation comme cv2.NORM_INF, cv2.NORM_L1, et cv2.NORM_MINMAX.
Chaque type de normalisation utilise sa formule pour calculer la normalisation. Le sixième argument est utilisé pour définir le type de données de l’image de sortie.
Le septième argument est utilisé pour créer un masque, et il est utile lorsque nous ne voulons pas normaliser toute l’image. Au lieu de cela, nous voulons seulement normaliser une partie de l’image.
Nous pouvons définir cette partie dans le masque afin que la normalisation ne soit effectuée que sur la partie masquée.
Par exemple, réduisons l’éblouissement présent dans une image en utilisant la fonction normalize(). Voir le code ci-dessous.
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("glare2.jpg")
image_norm = cv2.normalize(image, None, alpha=0, beta=200, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
cv2.imshow("original Image", image)
cv2.imshow("Normalized Image", image_norm)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Production :
Nous pouvons modifier les arguments et le type de normalisation en fonction de l’image donnée pour obtenir la sortie souhaitée.
Par défaut, la valeur alpha est 1, et la valeur bêta est 0. Par défaut, le type de normalisation est défini sur cv2.NORM_L2. Si nous ne définissons pas les valeurs de ces arguments, la fonction utilisera les valeurs par défaut.
