计算图像数据集的RGB均值
最近在跑代码的时候,需要用到RGB三个通道上的均值,如下图所示:

写了一个程序,如下:
import os
import cv2
import random
import numpy as np
#数据集的位置
dataset_dir = 'data'
# 验证集图像数量
_NUM_VALIDATION = 1000
# 随机种子
_RANDOM_SEED = 0
def _get_filenames_and_classes(dataset_dir):
"""Returns a list of filenames and inferred class names.
Args:
dataset_dir:A directory containing a set of different datasets.Each dataset
contains a set of subdirectories representing class names.Each subdirectory
should contain PNG or JPG encoded images.
Returns:
A list of image file paths, relative to `dataset_dir` and the list of
subdirectories, representing class names.
"""
flower_root = os.path.join(dataset_dir, 'Stripe')
directories = []
class_names = []
for filename in os.listdir(flower_root):
path = os.path.join(flower_root, filename)
if os.path.isdir(path):
directories.append(path)
class_names.append(filename)
photo_filenames = []
for directory in directories:
for filename in os.listdir(directory):
path = os.path.join(directory, filename)
photo_filenames.append(path)
# Divide into train and test:
random.seed(_RANDOM_SEED)
random.shuffle(photo_filenames)
training_filenames = photo_filenames[_NUM_VALIDATION:]
#validation_filenames = photo_filenames[:_NUM_VALIDATION]
return training_filenames
def compute(file_names):
per_image_Rmean = []
per_image_Gmean = []
per_image_Bmean = []
for file_name in file_names:
img = cv2.imread(file_name, 1)
per_image_Rmean.append(np.mean(img[:,:,0]))
per_image_Gmean.append(np.mean(img[:,:,1]))
per_image_Bmean.append(np.mean(img[:,:,2]))
R_mean = np.mean(per_image_Rmean)
G_mean = np.mean(per_image_Gmean)
B_mean = np.mean(per_image_Bmean)
return R_mean, G_mean, B_mean
if __name__ == '__main__':
photo_filenames = _get_filenames_and_classes(dataset_dir)
R, G, B= compute(photo_filenames)
print(R, G ,B)
注释:
目录结构如下所示:
data(放数据集的地方)
cifar10(数据集)
airplane
.....
Stripe(数据集)
defect
normal
计算图像数据集的RGB均值的更多相关文章
- pytorch 计算图像数据集的均值和标准差
在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224, ...
- Caffe︱构建lmdb数据集、binaryproto均值文件及各类难辨的文件路径名设置细解
Lmdb生成的过程简述 1.整理并约束尺寸,文件夹.图片放在不同的文件夹之下,注意图片的size需要规约到统一的格式,不然计算均值文件的时候会报错. 2.将内容生成列表放入txt文件中.两个txt文件 ...
- 计算图像相似度——《Python也可以》之一
声明:本文最初发表于赖勇浩(恋花蝶)的博客http://blog.csdn.net/lanphaday 先将两张图片转化为直方图,图像的相似度计算就转化为直方图的距离计算了,本文依照如下公式进行直方图 ...
- OpenCV2+入门系列(四):计算图像的直方图,平均灰度,灰度方差
本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::c ...
- OpenCV 学习(计算图像的直方图)
OpenCV 计算图像的直方图 计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作. OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图.只是这个函数说实话挺难用的,研究了好久才掌握了些 ...
- 动手学深度学习6-认识Fashion_MNIST图像数据集
获取数据集 读取小批量样本 小结 本节将使用torchvision包,它是服务于pytorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型. torchvision主要由以下几个部分构成: torchv ...
- MatLab计算图像圆度
本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = i ...
- zhuan 常用图像数据集:标注、检索
目录(?)[+] 1.搜狗实验室数据集: http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据.其中收集了包括人物.动物. ...
- CUDA 实现JPEG图像解码为RGB数据
了解JPEG数据格式的人应该easy想到.其对图像以8*8像素块大小进行切割压缩的方法非常好用并行处理的思想来实现.而其实英伟达的CUDA自v5.5開始也提供了JPEG编解码的演示样例.该演示样例存储 ...
随机推荐
- 线性dp——hdu6578经典dp
多校第一场第一题,这种类型的dp之前做过两题,状态转移一般是从当前状态往后推的 很经典的dp,不过很卡时间 /* 定义 dp[t][i][j][k]代表填完前 t 个位置后,{0, 1, 2, 3} ...
- 使用GDI+绘制的360风格按钮控件
将下面的代码拷贝到一个单元中,创建一个包,加入这个单元后安装.使用的时候设置好背景颜色,边框颜色,图标(png格式)相对路径的文件名称.这个控件可以利用PNG图像的颜色透明特性,背景色默认透明度为50 ...
- JTable更新内容的方法
JTable更新内容的方法 DefaultTableModel dtm=new DefaultTableModel(data,head);//定义表格模型 jt.setModel(dtm);或jt=n ...
- linux网络速率监控
#!/bin/bash #作者:fafu_li #时间: #监控网卡传输速率 source /etc/profile #加载系统环境变量 source $HOME/.bash_profile #加载用 ...
- spring-boot-configuration-processor
spring默认使用yml中的配置,但有时候要用传统的xml或properties配置,就需要使用spring-boot-configuration-processor了 引入pom依赖 <de ...
- 关于DEBUG的一点体会
目录 1. 看待问题 2. 为什么要debug 3. 我理解的问题定位能力 4. debug能力模型的4个层级 5. 小结与扩展 1. 看待问题 遇到更高级的bug,解决更重要的问题,是开发同学的迭代 ...
- 采用多个数据源是Spring的配置
XML配置多多源文件: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="h ...
- markdown转为pdf文件
要求: 把.md格式转为.pdf格式,并批量处理,最后将多个pdf文件合并为一个pdf并以文件名作为书签名 解决思路: 1.md格式的markdown文件转为html 为了将 md 格式转换成 htm ...
- varnish(转http://www.ttlsa.com/nginx/varnish-4-configure-file/)
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 ...
- Spring注解基础学习总结
1.依赖注入注解: @Component:Bean注入到Spring容器组件(通用) @Scope(ConfigurableBeanFactory.SCOPE_PROTOTYPE):Bean作用域( ...