我有很多灰度图像,我希望通过使用均值和标准差对其进行归一化。我使用以下过程:
计算图像的均值和标准差。
从图像中减去平均值。
将结果图像除以标准差。
但是,我得到了黑色图像。我的代码有什么问题?
import cv2
img = cv2.imread('E.png') # read an image
gray_image = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_BGR2GRAY) # converting the image to grayscale image
img = cv2.resize(gray_image, (60, 60)) # Resize the image to the size 60x60 pixels
cv2.imwrite("Grayscale Image.png",img) #To write the result
mean, stdDev = cv2.meanStdDev(img) #Get Mean and Standard-deviation
image = (img-mean)/stdDev #Normalization process
cv2.imwrite("Normalized Image.png",image) #To write the result
输入图片:
灰度输出:
标准化图像输出:
保存图像时,需要考虑数据类型。要将标准化图像另存为png,需要将标准化值缩放到整数范围(例如[0,255])或使用支持浮点格式的图像格式。
使用z分数归一化,您可以将其另存为png
image -= image.min()
image /= image.max()
image *= 255 # [0, 255] range
cv2.imwrite("Normalized Image.png", image)