Ein Numpy-Array von Bildern zentrieren

Question

Ich habe ein paar numplige Arrays von Bildern, die ich zentrieren möchte (subtrahiere den Mittelwert und dividiere durch die Standardabweichung). Kann ich das einfach so machen?

# x is a np array 
img_mean = x.mean(axis=0) 
img_std = np.std(x) 
x = (x - img_mean)/img_std 

Answer 1

Ich glaube nicht, dass das ist, was Sie versuchen zu tun.
Lassen Sie uns sagen, dass wir ein Array wie dieses:

In [2]: x = np.arange(25).reshape((5, 5)) 

In [3]: x 
Out[3]: 
array([[ 0, 1, 2, 3, 4], 
     [ 5, 6, 7, 8, 9], 
     [10, 11, 12, 13, 14], 
     [15, 16, 17, 18, 19], 
     [20, 21, 22, 23, 24]]) 

x.mean(axis=0) berechnet den Mittelwert für jede Spalte (Achse 0):

In [4]: x.mean(axis=0) 
Out[4]: array([ 10., 11., 12., 13., 14.]) 

von unserem ursprünglichen x Array subtrahiert wird, wird jeder Wert subtrahiert der Mittelwert seiner Spalte:

In [5]: x - x.mean(axis=0) 
Out[5]: 
array([[-10., -10., -10., -10., -10.], 
     [ -5., -5., -5., -5., -5.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 5., 5., 5., 5., 5.], 
     [ 10., 10., 10., 10., 10.]]) 

Wenn wir keine Achse fürangeben, das gesamte Array genommen wird:

In [6]: x.mean(axis=None) 
Out[6]: 12.0 

Dies ist, was Sie da für beide np.std und np.mean mit x.std() der ganzen Zeit tun, habe ist die Standardachse None.
Dies könnte das sein, was Sie wollen:

In [7]: x - x.mean() 
Out[7]: 
array([[-12., -11., -10., -9., -8.], 
     [ -7., -6., -5., -4., -3.], 
     [ -2., -1., 0., 1., 2.], 
     [ 3., 4., 5., 6., 7.], 
     [ 8., 9., 10., 11., 12.]]) 

In [8]: (x - x.mean())/x.std() 
Out[8]: 
array([[-1.6641005, -1.5254255, -1.3867504, -1.2480754, -1.1094003], 
     [-0.9707253, -0.8320502, -0.6933752, -0.5547002, -0.4160251], 
     [-0.2773501, -0.1386750, 0.  , 0.1386750, 0.2773501], 
     [ 0.4160251, 0.5547002, 0.6933752, 0.8320502, 0.9707253], 
     [ 1.1094003, 1.2480754, 1.3867504, 1.5254255, 1.6641005]])