Leer una imagen: utilice una biblioteca de procesamiento de imágenes (como OpenCV) para leer una imagen en formato RGB y almacenarla como una matriz NumPy.
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')Convertir el orden de los canales: utilice la función np.transpose para convertir el orden de los canales de una matriz de imágenes de RGB a BGR.
img_bgr = np.transpose(img, (2, 0, 1))[::-1, :, :]Aquí, el primer parámetro de la función np.transpose es una matriz de imágenes y el segundo parámetro es una tupla que indica el orden de las dimensiones que se intercambiarán. Dado que el orden de los canales de una imagen en formato RGB es (0, 1, 2) y el de una imagen en formato BGR es (2, 1, 0), configurar la tupla en (2, 0, 1) cambia el canal. secuencialmente de RGB a BGR. Además, dado que el orden de los canales de la imagen en formato BGR en OpenCV es (2, 1, 0), también necesita usar la operación [::-1, :, :] para invertir la matriz y hacerla consistente con el El formato BGR en OpenCV es el mismo.
Convertir tipo de datos: utilice el método astype para convertir el tipo de datos de la matriz de imágenes al tipo float32 para su posterior procesamiento.
img_bgr = img_bgr.astype('float32')Preprocesamiento de datos: realice el preprocesamiento de datos en imágenes de acuerdo con tareas específicas, como restar la media, escalar, etc.
img_bgr = (img_bgr - mean) / stdEntre ellos, la media y la desviación estándar son la media y la desviación estándar que deben utilizarse en el proceso de preprocesamiento.
Cabe señalar que al convertir el orden de los canales, el uso de la función np.transpose puede hacer que la matriz ocupe más espacio de memoria porque devuelve una nueva matriz. Si el espacio de memoria es limitado, puede intentar utilizar operaciones in situ para convertir el orden de los canales.