DeepFashion 数据集中的图像是 RGB 彩色图像，每个通道的均值和标准差是多少，请提供示例代码

以下是一个示例代码，用于计算 DeepFashion 数据集中图像的均值和标准差：

import os
import numpy as np
from PIL import Image

# 定义数据集路径和图像尺寸
data_dir = "/path/to/deepfashion/dataset"
img_size = (224, 224)

# 定义均值和标准差的累加器
sum_r, sum_g, sum_b = 0, 0, 0
sq_sum_r, sq_sum_g, sq_sum_b = 0, 0, 0
count = 0

# 遍历数据集中的所有图像
for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
    for file in files:
        if file.endswith(".jpg"):
            # 读取图像并将其缩放到指定尺寸
            img = Image.open(os.path.join(root, file)).convert("RGB")
            img = img.resize(img_size)

            # 将图像转换为Numpy数组并进行统计计算
            img_array = np.asarray(img)
            sum_r += np.sum(img_array[:, :, 0])
            sum_g += np.sum(img_array[:, :, 1])
            sum_b += np.sum(img_array[:, :, 2])
            sq_sum_r += np.sum(img_array[:, :, 0] ** 2)
            sq_sum_g += np.sum(img_array[:, :, 1] ** 2)
            sq_sum_b += np.sum(img_array[:, :, 2] ** 2)
            count += img_size[0] * img_size[1]

# 计算均值和标准差
mean_r, mean_g, mean_b = sum_r / count, sum_g / count, sum_b / count
std_r = np.sqrt(sq_sum_r / count - mean_r ** 2)
std_g = np.sqrt(sq_sum_g / count - mean_g ** 2)
std_b = np.sqrt(sq_sum_b / count - mean_b ** 2)

print("均值：[{:.3f}, {:.3f}, {:.3f}]".format(mean_r / 255, mean_g / 255, mean_b / 255))
print("标准差：[{:.3f}, {:.3f}, {:.3f}]".format(std_r / 255, std_g / 255, std_b / 255))

这段代码首先定义了数据集路径和图像尺寸，然后遍历数据集中的所有图像，并对每个图像的 RGB 通道进行累加。最后，根据累加器计算出均值和标准差，并输出结果。需要注意的是，在计算标准差时，需要先计算出每个通道上像素值的平方和。