如何計算數據集中圖像的平均值

Question

我有數據集包含 2060 圖像我想計算平均值然后（每個圖像 - 平均值）作為歸一化

num_classes = 10
lable = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
X_data = []
Y_data = []
size = 100
#mean_sum = np.zeros((100,100))
#std_sum = np.zeros((100,100))
#print(mean_sum.shape)
for file in data:
   folder = os.listdir(dir +'\\' + file)
   for f in folder:
       x=cv2.imread(dir +'\\' + file+'\\'+f) #read each image in each folder
       z=cv2.resize(x,(size,size))#resize image to 100*100 
       gray = cv2.cvtColor(z,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #convert to gray
       gray = gray.astype(float)/255 #divide by 255
       y=to_categorical(lable[int(file)],num_classes)
       #mean = cv2.mean(z)
       #print(mean.shape)
       #mean_sum += np.squeeze(mean)    
       X_data.append(np.array(gray)) #append x in X_data list
       Y_data.append(y) #append y in Y_data list

這是我的代碼，我試圖計算平均值但是當我使用 cv2.mean 時，平均值的形狀 (3,1) 和我的 mean_sum 數組形狀 (100,100) 和圖像形狀是 (100,100) 所以我得到錯誤不同的形狀我怎么能解決這個問題

Answer 1

您是否正在嘗試計算 2060 幅圖像中每個像素的平均值？ 還是您要計算每張圖像中所有像素的平均值？

您當前的代碼似乎在做后者，即計算單個圖像中所有像素值的平均值。

但是你提出問題的方式，我相信你想要前者？

如果是這種情況，從當前代碼完成它的最簡單方法之一是使用mean_sum僅添加實際像素值，即z ，然后除以圖像數 (2056)：

for file in data:
   folder = os.listdir(dir +'\\' + file)
   for f in folder:
       x=cv2.imread(dir +'\\' + file+'\\'+f) #read each image in each folder
       z=cv2.resize(x,(size,size))#resize image to 100*100 
       gray = cv2.cvtColor(z,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #convert to gray
       gray = gray.astype(float)/255 #divide by 255
       y=to_categorical(lable[int(file)],num_classes)
       #mean = cv2.mean(z)
       #print(mean.shape)
       mean_sum += z
       X_data.append(np.array(gray)) #append x in X_data list
       Y_data.append(y) #append y in Y_data list
    mean_sum /= len(folder)

Answer 2

class 葉數據（數據集）：

def __init__(self, 
             data, 
             directory, 
             transform = None):
    self.data      = data
    self.directory = directory
    self.transform = transform
    
def __len__(self):
    return len(self.data)

def __getitem__(self, idx):
    
    # import
    path  = os.path.join(self.directory, self.data.iloc[idx]['image_id'])
    image = cv2.imread(path, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        
    # augmentations
    if self.transform is not None:
        image = self.transform(image = image)['image']
    
    return image