对一张图像预处理归一化，将图像的像素值标准化到均值为[0.485, 0.456, 0.406]，标准差为[0.229, 0.224, 0.225]的范围内

可以使用以下代码对图像进行预处理归一化：

import numpy as np
import cv2

def preprocess_image(image):
    # 将图像转换为浮点数类型
    image = image.astype(np.float32) / 255.0
    # 对图像进行标准化
    mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
    std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
    image = (image - mean) / std
    # 将图像的通道顺序从 BGR 转换为 RGB
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 将图像的维度从 (H, W, C) 转换为 (C, H, W)
    image = np.transpose(image, (2, 0, 1))
    # 将图像转换为 PyTorch Tensor 类型
    image = torch.from_numpy(image)
    return image

其中，`image` 是输入的图像，`mean` 和 `std` 是预处理归一化的均值和标准差。这段代码将图像转换为浮点数类型，并将像素值标准化到指定的范围内，然后将图像的通道顺序从 BGR 转换为 RGB，并将图像的维度从 (H, W, C) 转换为 (C, H, W)，最后将图像转换为 PyTorch Tensor 类型。