per_image_Bmean = []
for file_name in file_names:
img = cv2.imread(os.path.join(path, file_name), 1)
per_image_Rmean.append(np.mean(img[:,:,0]))
per_image_Gmean.append(np.mean(img[:,:,1]))
per_image_Bmean.append(np.mean(img[:,:,2]))
R_mean = np.mean(per_image_Rmean)
G_mean = np.mean(per_image_Gmean)
B_mean = np.mean(per_image_Bmean)
return R_mean, G_mean, B_mean
if __name__ == '__main__':
R, G, B= compute(path)
print(R, G ,B)
为了进行数据特征标准化，即像机器学习中的特征
预处理
那样对输入特征向量各维去
均值
再除以标准差，但由于自然图像各点像素值的范围都在0-255之间，方差大致一样，只要做去
均值
（减去整个图像数据集的
均值
或各
通道
关于图像数据集的
均值
）处理即可。默认自然图像是一类平稳的数据分布(即数据每一维的统计都服从相同分布)，此时，在每个样本上减去数据的统计平
均值
可以移除共同的部分，凸显个体差异。要求得方差和
均值
，只需要遍历一遍数据集：读取一张图片，保存当前图片的每个
通道
像素值的和。，利用得到的值再进一步求得数据集的
均值
和方差。
计算
图像
均值
是图像
预处理
中的常见操作，
计算
机视觉中，深度学习框架输入图片后一般都会进行
均值
削减，分两种方法，一种是减去
均值
文件，另一种是生成
RGB
三个数值。
第一种方法一般参考各自框架的API即可。
第二种方法可以由简单的python代码得到，如下所示：
import os
import cv2
from numpy import *
#img_dir='/home/zzy/ai_cha...
采用多个小的卷积核进行堆叠，得到的感受野大小相同，这可以去替代一个大的卷积核，可以节省网络的训练参数的个数。如果是基于迁移学习的方式使用再训练的话，则就要减去这三个值。因为预训练的模型是基于ImageNet训练的。模型比较大，但是这里的flowers数据集比较小，没法充分训练，这里不运行了。但此处的网络没有这么操作，因为是从头开始训练的。跟之前的AlexNet网络的预测过程是一样的。其余的跟AlexNet里面的训练方法一样。1、全连接层前：提取特征网络的结构。使用时用的是D的配置，十六层。
subplot(2,2,1),imshow(pic),title('原图'); %显示原图
[rows, cols, colors] = size(pic);
pic_gray = zeros(rows, cols);
pic_gray = uint8(pic_gray);
for i = 1:rows
for j =
% Step1 分别显示
RGB
三个
通道
图片
subplot(2,2 ,1),imshow(im); %原始彩色图像
subplot(2, 2 ,2),imshow(im(:,:,...
参考上文的原理以及框架，在其基础上做了一定的修改及提炼
我们在做图像领域的任务或者项目时，通常需要对图像进行归一化处理，使输入网络的数据呈现一个稳定的分布。这就需要我们求得图像各
通道
（R、G、B）的
均值
以及方差。
计算
原理
一般
计算
方差和
均值
需要两步，...
【
预处理
】
计算
RGB
通道
均值
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