本文实例为大家分享了python自动计算图像数据集的RGB均值，供大家参考，具体内容如下 图像数据集往往要进行去均值，以保证更快的收敛。 代码： 创建一个mean.py，写入如下代码。修改
本文实例为大家分享了python自动计算图像数据集的RGB均值，供大家参考，具体内容如下
图像数据集往往要进行去均值，以保证更快的收敛。
代码：
创建一个mean.py，写入如下代码。修改路径即可使用
'''
qhy
2018.12.3
'''
import os
import numpy as np
import cv2
ims_path='C:/Users/my/Desktop/JPEGImages/'# 图像数据集的路径
ims_list=os.listdir(ims_path)
R_means=[]
G_means=[]
B_means=[]
for im_list in ims_list:
im=cv2.imread(ims_path+im_list)
#extrect value of diffient channel
im_R=im[:,:,0]
im_G=im[:,:,1]
im_B=im[:,:,2]
#count mean for every channel
im_R_mean=np.mean(im_R)
im_G_mean=np.mean(im_G)
im_B_mean=np.mean(im_B)
#save single mean value to a set of means
R_means.append(im_R_mean)
G_means.append(im_G_mean)
B_means.append(im_B_mean)
print('图片：{} 的 RGB平均值为 \n[{}，{}，{}]'.format(im_list,im_R_mean,im_G_mean,im_B_mean) )
#three sets into a large set
a=[R_means,G_means,B_means]
mean=[0,0,0]
#count the sum of different channel means
mean[0]=np.mean(a[0])
mean[1]=np.mean(a[1])
mean[2]=np.mean(a[2])
print('数据集的BGR平均值为\n[{}，{}，{}]'.format( mean[0],mean[1],mean[2]) )
#cv.imread()读取Img时候将rgb转换为了bgr，谢谢taylover-pei的修正。
终端运行: python mean.py
结果示例如下：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持易盾网络。