如何将图像数据标准化为 0 到 1 之间的值 - Python

在深度学习和计算机视觉应用中，通常需要将图像数据标准化为 0 到 1 之间的值，以提高模型的性能和准确性。本文将介绍如何使用 Python 对图像数据进行标准化。

一、读取图像数据

我们可以使用 Python 中的 Pillow 库来读取图像数据。下面是读取图像数据的示例代码：

from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('example.jpg')
# 显示图片
img.show()

二、将图像数据转换为 NumPy 数组

通常情况下，深度学习和计算机视觉的算法使用的是 NumPy 数组而不是 Pillow 图像对象。我们可以使用 NumPy 库将 Pillow 图像对象转换为 NumPy 数组。下面是将图像数据转换为 NumPy 数组的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('example.jpg')
# 转换为 NumPy 数组
arr = np.array(img)

三、将图像数据标准化为 0 到 1 之间的值

我们可以使用 NumPy 库中的最小最大值函数对图像数据进行标准化。下面是将图像数据标准化为 0 到 1 之间的值的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('example.jpg')
# 转换为 NumPy 数组
arr = np.array(img)
# 将图像数据标准化为 0 到 1 之间的值
arr = (arr - arr.min()) / (arr.max() - arr.min())

四、保存标准化后的图像数据

最后，我们可以使用 Pillow 库将标准化后的 NumPy 数组保存为图像文件。下面是保存标准化后的图像数据的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('example.jpg')
# 转换为 NumPy 数组
arr = np.array(img)
# 将图像数据标准化为 0 到 1 之间的值
arr = (arr - arr.min()) / (arr.max() - arr.min())
# 将标准化后的图像数据保存为图像文件
img_normalized = Image.fromarray(np.uint8(arr * 255))
img_normalized.save('example_normalized.jpg')

以上就是使用 Python 对图像数据进行标准化的全部过程。