图像平均归一化
我想知道我是否正确理解了图像的平均归一化。
据我所知，您计算所有像素的平均值（假设它是灰度）。然后，对于每个像素，减去该平均值。
但是，人们应该如何处理可能出现的负值呢？例如，整个图像的平均值为100，但一个特定像素的强度为90。在这个标准化之后，像素的值将是-10。
共有2个答案
您不必处理负面输入，模型可以处理它们。例如，对于神经网络来说，输入值在[-1，1]范围内是一种很好的做法
这可能不是您想要的，但避免输出中出现负数的一个选项是将值范围标准化，而不是图像平均值。等式是：X'=（X-Xmin）/（Xmax-Xmin）。这将图像重新缩放为0到1之间（不涉及负值）。如果您想将其保存为易于查看的灰度，您可以将值乘以255以重新缩放它。
还值得注意的是，除非整个图像具有恒定的强度，否则在减去平均值后肯定会有一些负值（而不仅仅是它们可能出现的可能性）。
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问题内容： 我希望能够拍摄图像并找出平均颜色是多少。意思是如果图像是半黑半白，我会在两者之间得到一些…灰色阴影。它可能是最常见的单色或中间值。任何平均值都可以。 我该如何在android中做到这一点。 问题答案：
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问题内容： 不确定是否可行，但希望编写一个脚本来返回图像的平均值或值。我知道可以在AS中完成，但希望在JavaScript中完成。 问题答案： AFAIK，做到这一点的唯一方法是… 请注意，这仅适用于相同域中的图像以及支持HTML5 canvas的浏览器：
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我想能够检测出jpg图像文件的3-4种主要颜色。 下面是示例图像和示例代码： 我已经修改了一些代码来获得下面的内容，但是仍然无法对颜色进行分组。 example1.jpg的输出是（#FF6E8C，#FF6482，#FA6E8C）-3种红色/粉红色-应该是红色，黑色和白色 example2.jpg的输出是（#F0C8C8，#C8DC6E，#E6C8C8）-2种颜色的粉红色和绿色-应该是浅粉色，绿色，
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取一定时间内的平均值 用法 Your browser does not support the video tag. 案例：数据变化趋势 功能：加入平均值和不加平均值的折线图形成对比，显示数字改变的规律 工作原理 结果将会是一段时间段输入的平均值。你可以设置配置项中的时间段长度（工程师叫它采样窗） 提示 短的采样窗意为着输出对输入变化的反应更敏感。
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目标 用各种低通滤波器模糊图像 将定制滤波器应用于图像（二维卷积） 二维卷积（图像滤波） 与一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等进行滤波。LPF有助于消除噪声，模糊图像等。HPF滤波器有助于找到图片的边缘。 OpenCV 提供了一个函数 cv2.filter2D() 来将一个内核与一个图像进行卷积。作为例子，我们将尝试在图像上使用平均过滤器。一个 5x5 的平
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目标 学会： 使用各种低通滤镜模糊图像 将定制的滤镜应用于图像（2D卷积） 2D卷积（图像过滤） 与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。5x5平均滤波器内核如下所示：