【图像处理】python实现图像标准化
图像标准化是将数据通过去均值实现中心化的处理,根据凸优化理论与数据概率分布相关知识,数据中心化符合数据分布规律,更容易取得训练之后的泛化效果, 数据标准化是数据预处理的常见方法之一;
计算公式:

代码:
import numpy as np
def normalize(image):
mean = np.mean(image)
var = np.mean(np.square(image-mean))
image = (image - mean)/np.sqrt(var)
return image
效果如图:


这里看不太出来具体差别,我们看一下矩阵的值吧;
处理前:

处理后:

处理之后均值变为0,方差变为1。
本文深入讲解了使用Python进行图像标准化的方法,介绍了图像标准化的基本概念、重要性和实施步骤。通过具体的代码示例,展示了如何利用numpy库计算图像的均值和方差,并实现图像的数据中心化处理,最终达到均值为0,方差为1的标准正态分布。
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