本篇文章參考博客：https://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/78988886
功能：歸一化函數
參數：Python: cv2.normalize(src[, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]]]]) → dst
src-輸入數組。
dst-與SRC大小相同的輸出數組。
α-範數值在範圍歸一化的情況下歸一化到較低的範圍邊界。
β-上限範圍在範圍歸一化的情況下；它不用於範數歸一化。
範式-規範化類型（見下面的細節）。
dType——當輸出爲負時，輸出數組具有與SRC相同的類型；否則，它具有與SRC相同的信道數和深度＝CVH-MatthAsHead（DyType）。
面具-可選的操作面具。
這個函數提供了四種歸一化方式，可根據需要選擇以下四個參數，下面重點說下這四種歸一化方式。
NORM_MINMAX:數組的數值被平移或縮放到一個指定的範圍，線性歸一化。
公式及說明：
NORM_INF: 歸一化數組的（切比雪夫距離）L∞範數(絕對值的最大值)
公式及說明：
NORM_L1 : 歸一化數組的（曼哈頓距離）L1-範數(絕對值的和)
公式及說明：
NORM_L2: 歸一化數組的(歐幾里德距離)L2-範數
公式及說明：
