标准化灰度图像

Question

我有很多灰度图像要通过均值和标准差进行归一化，我遵循此过程：

1）计算图像的均值和标准差

2）从图像中减去平均值

3）然后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 

输入图像：https://ibb.co/Kbvz8pb

灰度输出：https://ibb.co/hcpXqhf

归一化图像输出：https://ibb.co/7WxhwcJ

Answer 1

您的图像存储在uint8中，因为这是OpenCV的imread()返回的格式。在这种情况下，OpenCV方法不会更改数据类型，因此当您尝试图像时，所有值都变为0。