opencv提供了四种不同的归一化方式，分别为NORM_INF, NORM_MINMAX,NORM_L1和NORM_L2。下面分别解释一下各自代表的含义及归一化公式。

    NORM_MINMAX:数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围，线性归一化。

    比如归一化到（min,max）范围内:
    opencv中的归一化函数normalize() - 图1

    NORM_INF: 归一化数组的（切比雪夫距离）L∞范数(绝对值的最大值)
    opencv中的归一化函数normalize() - 图2

    NORM_L1 : 归一化数组的（曼哈顿距离）L1-范数(绝对值的和)
    opencv中的归一化函数normalize() - 图3

    NORM_L2: 归一化数组的(欧几里德距离)L2-范数
    opencv中的归一化函数normalize() - 图4

    而其中的dtype为负数时，输出数组的type与输入数组的type相同；

    否则，输出数组与输入数组只是通道数相同，而tpye=CV_MAT_DEPTH(dtype).