В мире машинного обучения и компьютерного зрения работа с данными изображений — обычная задача. Однако изображения могут иметь разную интенсивность пикселей, что может создавать проблемы при обучении моделей. Одним из важных этапов предварительной обработки является стандартизация данных изображения для обеспечения согласованных и сопоставимых значений. В этой статье мы рассмотрим несколько методов масштабирования данных изображения от 0 до 1. Мы предоставим понятные объяснения и примеры кода с использованием Python, которые помогут вам эффективно реализовать эти методы.

Метод 1: масштабирование по минимальному и максимальному значениям
Масштабирование по минимальному и максимальному значениям – это популярный метод, позволяющий линейно масштабировать значения в определенном диапазоне. Чтобы нормализовать данные изображения между 0 и 1, мы можем использовать следующую формулу:

scaled_image = (image - image.min()) / (image.max() - image.min())

Функции image.min()и image.max()возвращают минимальное и максимальное значения пикселей изображения соответственно. Вычитание минимального значения и деление на диапазон (максимум минус минимум) масштабируют данные изображения от 0 до 1.

Метод 2: деление на 255
Во многих случаях изображения представляются как 8-битные целые числа со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Чтобы масштабировать такие изображения от 0 до 1, мы можем разделить каждое значение пикселя на 255. используя следующую формулу:

scaled_image = image / 255.0

Деление на 255 эффективно отображает значения пикселей из диапазона [0, 255] в [0, 1].

Метод 3: Нормализация стандартного показателя (Z-показателя).
Другой подход к стандартизации данных изображения заключается в использовании нормализации Z-показателя. Этот метод изменяет масштаб данных, чтобы получить среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Чтобы применить нормализацию Z-показателя к данным изображения, мы можем использовать следующую формулу:

scaled_image = (image - image.mean()) / image.std()

Здесь image.mean()вычисляет среднее значение пикселя, а image.std()вычисляет стандартное отклонение. Вычитание среднего значения и деление на стандартное отклонение масштабируют данные изображения так, чтобы они имели среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.

Стандартизация данных изображения между 0 и 1 — важный шаг в подготовке наборов данных изображений для задач машинного обучения. В этой статье мы исследовали три простых и эффективных метода: масштабирование min-max, деление на 255 и нормализацию Z-показателя. Реализуя эти методы с помощью предоставленных примеров кода на Python, вы можете легко предварительно обработать данные изображения и обеспечить согласованность и сопоставимость значений для обучения ваших моделей.

Помните, выбор подходящего метода зависит от конкретных требований вашей задачи и характеристик данных вашего изображения. Экспериментируя с различными методами и наблюдая за их влиянием на производительность вашей модели, вы сможете принимать обоснованные решения.

Следуя этим методам, вы теперь обладаете знаниями, позволяющими эффективно стандартизировать данные изображений и подготовить их для успешного машинного обучения.