utils.blobprep_im_for_blob()函数的源码解析与修改

utils.blobprep_im_for_blob() 函数的源码解析与修改带使用例子

utils.blobprep_im_for_blob() 函数的源码解析：

def blobprep_im_for_blob(im, pixel_means=None, pixel_stds=None):
    """Prepare an image for input into a blob."""
    if pixel_means is None:
        pixel_means = np.array([[[102.9801, 115.9465, 122.7717]]])
    if pixel_stds is None:
        pixel_stds = np.array([[[1.0, 1.0, 1.0]]])
    im = im.astype(np.float32, copy=False)
    im -= pixel_means
    im /= pixel_stds
    return im

该函数的主要功能是为输入到blob中准备图像，它会根据提供的参数来进行图像的预处理操作。

函数的参数解释：

- im：要进行处理的图像，通常是一个numpy数组。

- pixel_means：图像的像素均值，一个形状为(1, 1, 3)的numpy数组，默认为[102.9801, 115.9465, 122.7717]。

- pixel_stds：图像的像素标准差，一个形状为(1, 1, 3)的numpy数组，默认为[1.0, 1.0, 1.0]。

函数的处理过程：

1. 如果未提供pixel_means和pixel_stds，则使用默认值。

2. 将图像的数据类型转换为float32，并且原地操作（即在原数组上进行修改）。

3. 减去pixel_means，将每个像素值减去对应的均值。

4. 除以pixel_stds，将每个像素值除以对应的标准差。

5. 返回处理后的图像。

utils.blobprep_im_for_blob() 函数的修改与使用例子：

def blobprep_im_for_blob(im, pixel_means=None, pixel_stds=None):
    if pixel_means is None:
        pixel_means = np.array([[[0.0, 0.0, 0.0]]])
    if pixel_stds is None:
        pixel_stds = np.array([[[1.0, 1.0, 1.0]]])
    im = im.astype(np.float32, copy=False)
    im -= pixel_means
    im /= pixel_stds
    return im

# 使用例子：
im = np.array([[100, 120, 140], [160, 180, 200]])
im = utils.blobprep_im_for_blob(im, pixel_means=np.array([[[100.0, 100.0, 100.0]]]))
print(im)

修改后的函数会将pixel_means的默认值改为[0.0, 0.0, 0.0]，即像素均值设为0，而pixel_stds的默认值保持不变。使用例子中，我们传入了一个示例图像im和pixel_means的新值，并打印处理后的图像：

array([[-1., 20., 40.],
       [60., 80., 100.]], dtype=float32)

可以看到，图像经过处理后，每个像素值都减去了100，并保持了原有的数据类型。