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python - Numpy - 归一化 RGB 像素阵列

coder 2023-08-21 原文

我有一个形状为 (34799, 32, 32, 3) 的 numpy 数组，这意味着 (num examples, width, height, channels)。

现在我使用以下代码规范化图像数据:

def normalize(x):
    return (x - 128) / 128

X_train_norm = normalize(X_train)

但是结果好像不对，X_train[0][0][0]的值是[28 25 24]，但是的输出>X_train_norm[0][0][0] 是 [1.21875 1.1953125 1.1875]。

我使用以下测试代码:

test = np.array([[[[28, 25, 24]]]])
print ((test - 128) / 128)

输出:

[[[[-0.78125   -0.8046875 -0.8125   ]]]]

为什么 normalize 函数得到错误的结果？

最佳答案

我认为图像是作为一个 numpy 数组加载的，其中填充了 uint8 字节，值在 0 和 255 之间。

如果您对 uint8 执行减法，结果为负数，则会发生回绕。比如 123 - 128 == 251，然后除以 128。例如:

>>> np.array([28,25,24], dtype=np.uint8) - 128
array([156, 153, 152], dtype=uint8)

然后，我们得到报告:

>>> (np.array([28,25,24], dtype=np.uint8) - 128)/128
array([1.21875  , 1.1953125, 1.1875   ])

为了解决它，你可以使用.astype(..):

def normalize(x):
    return (x<b>.astype(float)</b> - 128) / 128

请注意，这与您使用函数无关，如果您使用原始数组的表达式，您将得到相同的结果。

关于python - Numpy - 归一化 RGB 像素阵列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48785115/

pythonNumpycodesectionpreimage-processingarray-broadcastingnormalize

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