normalize¶
用均值和标准差归一化输入数据。
参数¶
img (PIL.Image|np.array|paddle.Tensor) - 用于归一化的数据。
mean (list|tuple) - 用于每个通道归一化的均值。
std (list|tuple) - 用于每个通道归一化的标准差值。
data_format (str,可选) - 数据的格式,必须为 'HWC' 或 'CHW'。默认值:'CHW'。
to_rgb (bool,可选) - 是否转换为
rgb
的格式。默认值:False。
返回¶
numpy array
或 paddle.Tensor
,归一化后的图像。
代码示例¶
import numpy as np
from PIL import Image
from paddle.vision.transforms import functional as F
fake_img = (np.random.rand(256, 300, 3) * 255.).astype('uint8')
fake_img = Image.fromarray(fake_img)
mean = [127.5, 127.5, 127.5]
std = [127.5, 127.5, 127.5]
normalized_img = F.normalize(fake_img, mean, std, data_format='HWC')
print(normalized_img.max(), normalized_img.min())