Normalize

class paddle.vision.transforms. Normalize ( mean=0.0, std=1.0, data_format='CHW', to_rgb=False, keys=None ) [源代码]

图像归一化处理，支持两种方式： 1. 用统一的均值和标准差值对图像的每个通道进行归一化处理； 2. 对每个通道指定不同的均值和标准差值进行归一化处理。

计算过程：

output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]

参数

  • mean (int|float|list) - 用于每个通道归一化的均值。

  • std (int|float|list) - 用于每个通道归一化的标准差值。

  • data_format (str, optional): 数据的格式，必须为 'HWC' 或 'CHW'。 默认值: 'CHW'。

  • to_rgb (bool, optional) - 是否转换为 rgb 的格式。默认值：False。

  • keys (list[str]|tuple[str], optional) - 与 BaseTransform. 默认值: None。

返回

numpy ndarray，归一化后的图像。

代码示例

import numpy as np
from PIL import Image
from paddle.vision.transforms import Normalize

normalize = Normalize(mean=[127.5, 127.5, 127.5],
                        std=[127.5, 127.5, 127.5],
                        data_format='HWC')

fake_img = Image.fromarray((np.random.rand(300, 320, 3) * 255.).astype(np.uint8))

fake_img = normalize(fake_img)
print(fake_img.shape)
print(fake_img.max, fake_img.max)