经常看到文章里写采用归一化的rgb模型可以去除光照和阴影的影响，为什么归一化后就可以去除这些影响呢？
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发布时间：2022-04-29 17:01
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热心网友
时间：2023-10-21 12:20
假设RGB代表原图像某点的像素值，rgb表示归一化之后的值，则
r = R / (R+G+B)；g = G / (R+G+B)；b = B / (R+G+B)；
实现归一化RGB的方法如下：
//对输入的原始RGB图像获取对应的归一化图像
IplImage*NormalizeImage(IplImage *img)
{
1、创建归一化的图像；
IplImage* imgavg = cvCreateImage(cvGetSize(img),8, 3);
2、获取图像高度和宽度信息，设置epslon的目的是防止除0的操作产生；
int width =
img->width;int height =
img->height;int redValue, greenValue,
blueValue;double sum, epslon = 0.000001;
3、计算归一化的结果，并替换掉原像素值；
for (int y = 0; y
< height; y++) {for (int x = 0; x <
width; x++) {
CvScalar src = cvGet2D(img, y, x);redValue =
src.val[0];greenValue = src.val[1];blueValue = src.val[2];//
加上epslon，为了防止除以0的情况发生 sum = redValue + greenValue + blueValue +
epslon;CvScalar des = cvScalar(redValue / sum * 255, greenValue /
sum * 255, blueValue / sum * 255, src.val[4]);cvSet2D(imgavg, y, x,
des);
}}
4、返回归一化后的图像；
return imgavg;
}
注意：归一化之后的图像仅使用两个字节便可以表示一个像素值，
r = R/(R+G+B)
g = G/(R+G+B)
b = B/(R+G+B)
b可以表示为：b = 1-R’-G’
物理上，这种变换方式从图像上移除了光照的信息。
热心网友
时间：2023-10-21 12:20
假设RGB代表原图像某点的像素值，rgb表示归一化之后的值，则
r = R / (R+G+B)；g = G / (R+G+B)；b = B / (R+G+B)；
实现归一化RGB的方法如下：
//对输入的原始RGB图像获取对应的归一化图像
IplImage*NormalizeImage(IplImage *img)
{
1、创建归一化的图像；
IplImage* imgavg = cvCreateImage(cvGetSize(img),8, 3);
2、获取图像高度和宽度信息，设置epslon的目的是防止除0的操作产生；
int width =
img->width;int height =
img->height;int redValue, greenValue,
blueValue;double sum, epslon = 0.000001;
3、计算归一化的结果，并替换掉原像素值；
for (int y = 0; y
< height; y++) {for (int x = 0; x <
width; x++) {
CvScalar src = cvGet2D(img, y, x);redValue =
src.val[0];greenValue = src.val[1];blueValue = src.val[2];//
加上epslon，为了防止除以0的情况发生 sum = redValue + greenValue + blueValue +
epslon;CvScalar des = cvScalar(redValue / sum * 255, greenValue /
sum * 255, blueValue / sum * 255, src.val[4]);cvSet2D(imgavg, y, x,
des);
}}
4、返回归一化后的图像；
return imgavg;
}
注意：归一化之后的图像仅使用两个字节便可以表示一个像素值，
r = R/(R+G+B)
g = G/(R+G+B)
b = B/(R+G+B)
b可以表示为：b = 1-R’-G’
物理上，这种变换方式从图像上移除了光照的信息。
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时间：2023-10-21 12:20
假设RGB代表原图像某点的像素值，rgb表示归一化之后的值，则
r = R / (R+G+B)；g = G / (R+G+B)；b = B / (R+G+B)；
实现归一化RGB的方法如下：
//对输入的原始RGB图像获取对应的归一化图像
IplImage*NormalizeImage(IplImage *img)
{
1、创建归一化的图像；
IplImage* imgavg = cvCreateImage(cvGetSize(img),8, 3);
2、获取图像高度和宽度信息，设置epslon的目的是防止除0的操作产生；
int width =
img->width;int height =
img->height;int redValue, greenValue,
blueValue;double sum, epslon = 0.000001;
3、计算归一化的结果，并替换掉原像素值；
for (int y = 0; y
< height; y++) {for (int x = 0; x <
width; x++) {
CvScalar src = cvGet2D(img, y, x);redValue =
src.val[0];greenValue = src.val[1];blueValue = src.val[2];//
加上epslon，为了防止除以0的情况发生 sum = redValue + greenValue + blueValue +
epslon;CvScalar des = cvScalar(redValue / sum * 255, greenValue /
sum * 255, blueValue / sum * 255, src.val[4]);cvSet2D(imgavg, y, x,
des);
}}
4、返回归一化后的图像；
return imgavg;
}
注意：归一化之后的图像仅使用两个字节便可以表示一个像素值，
r = R/(R+G+B)
g = G/(R+G+B)
b = B/(R+G+B)
b可以表示为：b = 1-R’-G’
物理上，这种变换方式从图像上移除了光照的信息。
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时间：2023-10-21 12:20
假设RGB代表原图像某点的像素值，rgb表示归一化之后的值，则
r = R / (R+G+B)；g = G / (R+G+B)；b = B / (R+G+B)；
实现归一化RGB的方法如下：
//对输入的原始RGB图像获取对应的归一化图像
IplImage*NormalizeImage(IplImage *img)
{
1、创建归一化的图像；
IplImage* imgavg = cvCreateImage(cvGetSize(img),8, 3);
2、获取图像高度和宽度信息，设置epslon的目的是防止除0的操作产生；
int width =
img->width;int height =
img->height;int redValue, greenValue,
blueValue;double sum, epslon = 0.000001;
3、计算归一化的结果，并替换掉原像素值；
for (int y = 0; y
< height; y++) {for (int x = 0; x <
width; x++) {
CvScalar src = cvGet2D(img, y, x);redValue =
src.val[0];greenValue = src.val[1];blueValue = src.val[2];//
加上epslon，为了防止除以0的情况发生 sum = redValue + greenValue + blueValue +
epslon;CvScalar des = cvScalar(redValue / sum * 255, greenValue /
sum * 255, blueValue / sum * 255, src.val[4]);cvSet2D(imgavg, y, x,
des);
}}
4、返回归一化后的图像；
return imgavg;
}
注意：归一化之后的图像仅使用两个字节便可以表示一个像素值，
r = R/(R+G+B)
g = G/(R+G+B)
b = B/(R+G+B)
b可以表示为：b = 1-R’-G’
物理上，这种变换方式从图像上移除了光照的信息。
