Python OpenCV 归一化是一种常用的图像处理方法，它可以在图像处理中提供更准确和高效的数据分析，通过归一化，我们可以将图像像素的数值映射到一个相对较小的范围内，从而使得图像处理变得更加简单高效。

要实现 Python OpenCV 归一化，我们需要使用 OpenCV 库和 Python 编程语言，下面我们将介绍如何使用 Python 编写归一化代码的步骤，并给出示例代码。

首先需要导入 OpenCV 库和 numpy 库，然后读入图像并转化为灰度图像：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像并转化为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接着可以使用 OpenCV 库中的 normalize() 函数对图像进行归一化，该函数的原型如下所示：

cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask)

其中，src 表示输入图像，dst 表示输出图像，alpha 和 beta 分别是比例因子和偏移量，norm_type 表示归一化的类型，dtype 表示输出图像的数据类型，mask 表示掩码图像，下面是一个简单的示例代码：

# 将灰度图像归一化
dst = np.zeros(gray.shape, dt