圖像標準化

在我看來，圖像標準化是使每個像素都被標準化爲一個介於0和1之間的值，對嗎？圖像標準化

但下面的代碼是什麼意思？

image_size = 28  # Pixel width and height. 
pixel_depth = 255.0 # Number of levels per pixel. 

for image in image_files: 
    image_file = os.path.join(folder, image) 

    try: 
    image_data = (ndimage.imread(image_file).astype(float) - 
       pixel_depth/2)/pixel_depth # WHY ?? 
    if image_data.shape != (image_size, image_size): 
     raise Exception('Unexpected image shape: %s' % str(image_data.shape)) 
    dataset[num_images, :, :] = image_data 
    num_images = num_images + 1 

    except IOError as e: 
    print('Could not read:', image_file, ':', e, '- it\'s ok, skipping.')

來源

2017-03-16 WeiJay

標準化可能意味着很多事情。提示：爲什麼不是-0.5到0.5？ – kazemakase

對！但有什麼區別？ – WeiJay

它看起來像這個代碼它是一些超/多光譜成像的一部分。對於這些技術，這不是進行標準化的方法。代碼所做的只是將一些pixcel轉換成一個數據立方體，並將它們從8位圖像轉換爲一個64/32位浮點數組，位於-0.5和0.5之間。還有，它會檢查分辨率是否相同。 –

Image normalization僅僅是改變像素強度值的範圍的過程。

新範圍的選擇取決於您。

在顯示的情況下，它看起來像範圍-0.5 .. 0.5已被選中。

來源

2017-03-16 09:33:31

的圖像我知道了。但是在機器學習中使用不同範圍作爲數據集的區別是什麼？ – WeiJay

這是一個完全不同的問題。這是我不熟悉的話題。我能想到的一件事就是自動將數據分爲正數和負數。當你是例如試圖找到範圍的中間值（在這種情況下爲0）。 –

回答

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