歸一化就是要把需要處理的資料經過處理後（通過某種演算法）限制在你需要的一定範圍內。首先歸一化是為了後面資料處理的方便，其次是保證程式執行時收斂加快。歸一化的具體作用是歸納統一樣本的統計分布性。歸一化在0-1之間是統計的概率分布，歸一化在某個區間上是統計的座標分布。歸一化有同
一、統一和合一的意思。
歸一化的目的簡而言之，是使得沒有可比性的資料變得具有可比性，同時又保持相比較的兩個資料之間的相對關係，如大小關係；或是為了作圖，原來很難在一張圖上作出來，歸一化後就可以很方便的給出圖上的相對位置等。
函式原型：
void normalize(const inputarray src, outputarray dst, double alpha=1, double beta=0,
int normtype=norm_l2, int rtype=-1, inputarray mask=noarray())
當用於歸一化時，normtype應該為cv::norm_minmax，alpha為歸一化後的最大值，beta為歸一化後的最小值。
normalize的原矩陣必須是單通道(src.channel==1)，函式執行完，結果矩陣的大小和型別與原矩陣相同。無論之前是否初始化結果矩陣，最後的結果都與原矩陣型別相同。
parameters:
src輸入陣列
dst輸出陣列，支援原地運算
alpha
range normalization模式的最d值
beta
range normalization模式的最大值，不用於norm normalization(範數歸一化)模式。
normtype
歸一化的型別，可以有以下的取值：
norm_minmax:陣列的數值被平移或縮放到乙個指定的範圍，線性歸一化，一般較常用。
norm_inf: 此型別的定義沒有查到，根據opencv 1的對應項，可能是歸一化陣列的c-範數(絕對值的最大值)
norm_l1 :
歸一化陣列的l1-範數(絕對值的和)
norm_l2:
歸一化陣列的(歐幾里德)l2-範數
dtype
dtype為負數時，輸出陣列的type與輸入陣列的type相同；
否則，輸出陣列與輸入陣列只是通道數相同，而tpye=cv_mat_depth(dtype).
mask
操作掩膜，用於指示函式是否僅僅對指定的元素進行操作。
1、線性函式轉換，表示式如下：（對應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);
2. 當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，函式norm的功能是計算norm（範數）的絕對值
thefunctions norm calculate an absolute norm of src1 (when there is no src2 ):
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