影像组学图像归一化均值和标准差

影像组学图像归一化均值和标准差是一种常见的图像预处理方法，用于将图像数据标准化为均值为0，标准差为1的分布。这种方法可以提高模型的训练效果和泛化能力。

以下是一个使用Imagenet的均值和标准差进行图像归一化的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def normalize(im):
    # Imagenet的均值和标准差
    img_mean = [0.485, 0.456, 0.406]
    img_std = [0.229, 0.224, 0.225]

    # 将图像数据类型转换为float32
    im = im.astype(np.float32, copy=False)

    # 将像素值缩放到[0,1]之间
    im = im / 255

    # 减去均值，除以标准差
    im[:, :, 0] -= img_mean[0]
    im[:, :, 1] -= img_mean[1]
    im[:, :, 2] -= img_mean[2]
    im[:, :, 0] /= img_std[0]
    im[:, :, 1] /= img_std[1]
    im[:, :, 2] /= img_std[2]

    # 交换通道顺序，从(H,W,C)变为(C,H,W)
    channel_swap = (2, 0, 1)
    im = im.transpose(channel_swap)

    return im

其中，`im`是输入的图像数据，`img_mean`和`img_std`是Imagenet的均值和标准差。该函数将输入图像进行归一化处理，并返回归一化后的图像数据。