(十二)通过Opencv blobFromImage实现数据标准化

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1.blobFromImage

Mat cv::dnn::blobFromImage	(	
    InputArray 	image,
    double 	scalefactor = 1.0,
    const Size & 	size = Size(),
    const Scalar & 	mean = Scalar(),
    bool 	swapRB = false,
    bool 	crop = false,
    int 	ddepth = CV_32F 
)	

OpenCV中的DNN模块包含blobFromImage方法对输入神经网络的图像进行处理，blobFromImage函数执行的操作及顺序为：

• 1.先相对于原图像中心resize,crop
• 2.再减均值
• 3.像素值缩放0-255 -> 0-1
• 4.图像数据通道转换，RGB->BGR
• 返回一个NCHW 数组

2.与torchvision对比

torchvision中可以使用transforms实现输入圣经网络图像数据的标准化，主要通过ToTensor和Normalize两个方法实现

ToTensor

• 输入为unit8型的numpy数组或PIL.Image
• 1.输入数据的transpose,HWC->CHW
• 2.将像素值范围从0-255->0-1

Normalize

• 输入的标准化 x − m e a n s t d \frac{x-mean}{std}