OpenCV VGG16模型的图像预处理
OpenCV VGG16模型的图像预处理
提问于 2020-06-14 10:00:59
我想正确地预处理图像，将它们输入到VGG16模型中。
在他们的原纸中，作者写道：
在训练过程中，我们的ConvNets输入是一个固定大小的224×224 RGB图像.我们所做的唯一的预处理是从每个像素中减去平均RGB值，在训练集上计算。
调整大小的部分很容易完成：
import cv2
import numpy as np
# Reading the image in RGB mode
image = cv2.imread(PATH_TO_IMAGE,1)
# Resize Image to original VGG16 input size
# from the paper: "During training, the input to our ConvNets
# is a fixed-size 224 × 224 RGB image"
width = 224
height = 224
dim = (width, height)
# resize image
resized_image = cv2.resize(image, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)..。但我不太确定是否减去平均RGB值：
meanRBB_substract_image = resized_image - np.mean(resized_image)是正确的方法吗？
在平均RGB相减之前：
在平均RGB相减后：
编辑:我刚刚意识到他们写的是“在训练集上计算的”，这是否意味着我需要1。为我的训练集中的所有图片找到平均RGB值，然后2.从所有训练集图像中减去这个平均值吗？
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-11-29 03:48:48
尝试：
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
...
resized_image = cv2.resize(image, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
processedimage = preprocess_input(resized_image)来自：https://www.pyimagesearch.com/2016/08/10/imagenet-classification-with-python-and-keras/
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62370995
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