Python中的utils.blobprep_im_for_blob()函数对图像进行尺寸调整与归一化

blobprep_im_for_blob()函数是Python中的一个工具函数，用于对图像进行尺寸调整和归一化处理。它的主要目的是为了将图像准备成一个适合输入模型的blob类型数据。

该函数的输入参数有三个：im，target_size和pixel_means。其中，im是原始待处理的图像，target_size是一个包含两个元素的元组，分别表示调整后图像的宽和高，pixel_means是一个包含三个元素的元组，表示图像各个通道的均值。

下面是一个使用blobprep_im_for_blob()函数的例子：

import cv2
import numpy as np
from utils import blobprep_im_for_blob

# 读取原始图像
im = cv2.imread('image.jpg')

# 设置目标尺寸
target_size = (224, 224)

# 设置像素均值
pixel_means = (104, 117, 123)

# 对图像进行尺寸调整和归一化处理
im_blob = blobprep_im_for_blob(im, target_size, pixel_means)

# 打印处理后的图像blob
print(im_blob.shape)

在上面的例子中，首先使用cv2.imread()函数读取了一张名为'image.jpg'的原始图像。然后，我们设置了目标尺寸为(224, 224)，表示在调整后的图像中，宽度为224像素，高度也为224像素。接着，我们设置了像素均值为(104, 117, 123)，表示图像的R、G、B三个通道的均值分别为104、117和123。

最后，我们调用了blobprep_im_for_blob()函数，并将原始图像、目标尺寸和像素均值作为参数传递进去。该函数返回了一个经过尺寸调整和归一化处理后的图像blob。最后，我们打印了处理后的图像blob的形状。

需要注意的是，blobprep_im_for_blob()函数需要依赖于OpenCV库。因此，在运行上述代码之前，需要先安装并引入OpenCV库。

以上就是使用blobprep_im_for_blob()函数对图像进行尺寸调整和归一化处理的一个例子。该函数可以方便地将原始图像转换成适合输入模型的blob类型数据，从而进行后续的深度学习模型推理等任务。