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深度学习训练-详解图像数据标准化与归一化

发布 于 2018-08-06 14:24:25
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使用深度学习在进行图像分类或者对象检测时候,首先需要对图像做数据预处理,最常见的对图像预处理方法有两种,正常白化处理又叫图像标准化处理,另外一种方法叫做归一化处理,下面就详细的说一下这两种处理方法。

一:图像标准化处理

标准化处理的公式如下:

tensorflow中对图像标准化预处理的API函数如下:

tf.image.per_image_standardization(image)
- image 参数表示一个三维的张量(tensor) 分别对应图像高、宽、通道数目(height, width, channels)

函数返回处理以后的图像,大小与通道数目与原图像保持一致。 使用opencv+tensorflow对图像进行标准化处理的代码演示如下:

import tensorflow as tf
import cv2 as cv
image = cv.imread("D:/javaopencv/dahlia_4.jpg")
cv.imshow("input", image)
std_image = tf.image.per_image_standardization(image)
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(std_image)
    print(result)
    cv.imshow("result", result)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行效果

解释

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

二:图像归一化处理

图像归一化最常见的就是最大最小值归一化方法,公式如下:

OpenCV中实现图像最大与最小值归一化的函数如下:
normalize(
src, // 表示输入图像, numpy类型
dst, // 表示归一化之后图像, numpy类型
alpha=None, // 归一化中低值 min
beta=None, // 归一化中的高值max
norm_type=None, // 归一化方法,选择最大最小值归一化 NORM_MINMAX, 
dtype=None, // 归一化之后numpy数据类型,一般选择cv.CV_32F
mask=None //遮罩层,默认设置为None
)

基于OpenCV实现图像最大最小值归一化的代码演示如下:

image = cv.imread("D:/javaopencv/dahlia_4.jpg")
cv.imshow("input", image)
 
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