python 은 이미지 데이터 세트 의 RGB 평균 값 을 자동 으로 계산 합 니 다.
이미지 데이터 세트 는 빠 른 수렴 을 위해 균일 치 를 제거 해 야 한다.
코드:
mean.py 를 만 들 고 다음 코드 를 기록 합 니 다.경 로 를 변경 하면 사용 할 수 있 습 니 다.
'''
qhy
2018.12.3
'''
import os
import numpy as np
import cv2
ims_path='C:/Users/my/Desktop/JPEGImages/'#
ims_list=os.listdir(ims_path)
R_means=[]
G_means=[]
B_means=[]
for im_list in ims_list:
im=cv2.imread(ims_path+im_list)
#extrect value of diffient channel
im_R=im[:,:,0]
im_G=im[:,:,1]
im_B=im[:,:,2]
#count mean for every channel
im_R_mean=np.mean(im_R)
im_G_mean=np.mean(im_G)
im_B_mean=np.mean(im_B)
#save single mean value to a set of means
R_means.append(im_R_mean)
G_means.append(im_G_mean)
B_means.append(im_B_mean)
print(' ：{} RGB
[{}，{}，{}]'.format(im_list,im_R_mean,im_G_mean,im_B_mean) )
#three sets into a large set
a=[R_means,G_means,B_means]
mean=[0,0,0]
#count the sum of different channel means
mean[0]=np.mean(a[0])
mean[1]=np.mean(a[1])
mean[2]=np.mean(a[2])
print(' BGR
[{}，{}，{}]'.format( mean[0],mean[1],mean[2]) )
#cv.imread() Img rgb bgr， taylover-pei 。결 과 는 다음 과 같다.
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
로마 숫자를 정수로 또는 그 반대로 변환그 중 하나는 로마 숫자를 정수로 변환하는 함수를 만드는 것이었고 두 번째는 그 반대를 수행하는 함수를 만드는 것이었습니다. 문자만 포함합니다'I', 'V', 'X', 'L', 'C', 'D', 'M' ; 문자열이 ...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
좋은 웹페이지 즐겨찾기
