Halcon ”歸一化“ 思想 灰度圖像歸一化到0~255

今天遇到一個問題：
1.傅里葉反變換後得到圖像類型是“real”，但是處理圖像是“byte”類型。

於是再網上白嫖了：
convert_image_type( Image : ImageConverted : NewType : )

函數作用：
轉換圖像類型
如果將大的灰度範圍類型轉換爲小的灰度範圍，如int4轉爲byte，太大或太小的數值被裁掉。因此在用該算子前，先調用scale_image調整灰度範圍。

參數列表：
Image（in）：輸入圖像
ImageConverted（out）：轉換後圖像
NewType（in）：新的圖像類型，有 ‘int1’, ‘int2’, ‘uint2’, ‘int4’, ‘byte’, ‘real’, ‘direction’, ‘cyclic’, ‘complex’

可能前置項：
scale_image（這一步很重要！）

原文鏈接：
http://blog.sina.com.cn/u/3549400037

我月直接用發現，圖像一片空白全是“255”的灰度。

問題原因：
最後發現每個像素灰度大於255是默認是255。
那麼知道問題所在，配合scale_image（）使用，便會映射到合適的值。這裏面很像"歸一化"思想，Opencv 裏面的cv::normalize(src, dst, 0, 255, NORMAL_MINMAX) 也是可以實現。
鏈接：
https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51658765#comments

最後上圖片代碼：

原圖就不展示了，halcon的顯示灰度值的我不知道咱們接出來，抱歉。這裏記錄一下，希望遇到同樣問題的人能解決。
up！