Python怎么计算图片数据集的均值方差

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Python批量reshape图片

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 23 16:06:35 2018 @author: libo """ from PIL import Image import os def image_resize(image_path, new_path):           # 统一图片尺寸     print('============>>修改图片尺寸')     for img_name in os.listdir(image_path):         img_path = image_path + "/" + img_name    # 获取该图片全称         image = Image.open(img_path)              # 打开特定一张图片         image = image.resize((512, 512))          # 设置需要转换的图片大小         # process the 1 channel image         image.save(new_path + '/'+ img_name)     print("end the processing!") if __name__ == '__main__':     print("ready for ::::::::  ")     ori_path = r"Z:\pycharm_projects\ssd\VOC2007\JPEGImages"                # 输入图片的文件夹路径     new_path = 'Z:/pycharm_projects/ssd/VOC2007/reshape'                   # resize之后的文件夹路径     image_resize(ori_path, new_path)

import os from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.misc import imread filepath = r'Z:\pycharm_projects\ssd\VOC2007\reshape'  # 数据集目录 pathDir = os.listdir(filepath) R_channel = 0 G_channel = 0 B_channel = 0 for idx in range(len(pathDir)):     filename = pathDir[idx]     img = imread(os.path.join(filepath, filename)) / 255.0     R_channel = R_channel + np.sum(img[:, :, 0])     G_channel = G_channel + np.sum(img[:, :, 1])     B_channel = B_channel + np.sum(img[:, :, 2]) num = len(pathDir) * 512 * 512  # 这里(512,512)是每幅图片的大小,所有图片尺寸都一样 R_mean = R_channel / num G_mean = G_channel / num B_mean = B_channel / num R_channel = 0 G_channel = 0 B_channel = 0 for idx in range(len(pathDir)):     filename = pathDir[idx]     img = imread(os.path.join(filepath, filename)) / 255.0     R_channel = R_channel + np.sum((img[:, :, 0] - R_mean) ** 2)     G_channel = G_channel + np.sum((img[:, :, 1] - G_mean) ** 2)     B_channel = B_channel + np.sum((img[:, :, 2] - B_mean) ** 2) R_var = np.sqrt(R_channel / num) G_var = np.sqrt(G_channel / num) B_var = np.sqrt(B_channel / num) print("R_mean is %f, G_mean is %f, B_mean is %f" % (R_mean, G_mean, B_mean)) print("R_var is %f, G_var is %f, B_var is %f" % (R_var, G_var, B_var))

可能有点慢,慢慢等着就行。。。。。。。

最后得到的结果是介个

Python怎么计算图片数据集的均值方差

参考

计算数据集均值和方差

import os from PIL import Image   import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.misc import imread  filepath = ‘/home/JPEGImages‘ # 数据集目录 pathDir = os.listdir(filepath) R_channel = 0 G_channel = 0 B_channel = 0 for idx in xrange(len(pathDir)):     filename = pathDir[idx]     img = imread(os.path.join(filepath, filename))     R_channel = R_channel + np.sum(img[:,:,0])     G_channel = G_channel + np.sum(img[:,:,1])     B_channel = B_channel + np.sum(img[:,:,2]) num = len(pathDir) * 384 * 512 # 这里(384,512)是每幅图片的大小,所有图片尺寸都一样 R_mean = R_channel / num G_mean = G_channel / num B_mean = B_channel / num

R_channel = 0 G_channel = 0 B_channel = 0

for idx in xrange(len(pathDir)):     filename = pathDir[idx]     img = imread(os.path.join(filepath, filename))     R_channel = R_channel + np.sum((img[:,:,0] - R_mean)**2)     G_channel = G_channel + np.sum((img[:,:,1] - G_mean)**2)     B_channel = B_channel + np.sum((img[:,:,2] - B_mean)**2) R_var = R_channel / num G_var = G_channel / num B_var = B_channel / num print("R_mean is %f, G_mean is %f, B_mean is %f" % (R_mean, G_mean, B_mean)) print("R_var is %f, G_var is %f, B_var is %f" % (R_var, G_var, B_var))

关于 "Python怎么计算图片数据集的均值方差" 就介绍到这。希望大家多多支持编程宝库

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