画像の正規化

画像の正規化とは、画像のピクセル値がピクセル値の範囲内で均等に分布するように画像のピクセル値をスケーリングすることを指します。これにより、異なる画像のピクセル値の分布が類似し、比較や処理に便利になります。具体的には、画像の正規化は次のことに役立ちます。

1. モデルの堅牢性の向上: 深層学習では、モデルは入力データの変化に非常に敏感であり、画像の正規化により異なる画像間の差異を減らすことができるため、モデルの堅牢性が向上します。

2. トレーニングの高速化: 正規化された画像により、トレーニング プロセスがより安定し、収束速度が向上し、トレーニング効率が向上します。

3. モデルの精度の向上: 正規化された画像により、モデルが画像の特徴を学習しやすくなり、モデルの精度が向上します。

from PIL import Image
import os

# 待处理图片文件夹路径
input_dir = '待处理图片'

# 处理后图片文件夹路径
output_dir = '处理后图片'

# 归一化参数
normalize_min = 0
normalize_max = 255

# 伽马校正参数
gamma = 1.5

# 遍历待处理图片文件夹下的所有图片
for filename in os.listdir(input_dir):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 打开待处理图片
        img = Image.open(os.path.join(input_dir, filename))
        
        # 归一化
        img = Image.eval(img, lambda x: (x - normalize_min) * (255 / (normalize_max - normalize_min)))
        
        # 伽马校正
        img = Image.eval(img, lambda x: x ** gamma)
        
        # 保存处理后的图片
        output_filename = os.path.join(output_dir, filename)
        img.save(output_filename)