用python3写一个循环归一化代码

循环归一化是指将一组数据在每个时间步上进行归一化。以下是用Python 3编写的循环归一化代码：

import numpy as np

def loop_normalization(X):
    """
    循环归一化函数
    :param X: 输入数据，shape为(N,T,D)
    :return: 归一化后的数据
    """
    eps = 1e-8
    N, T, D = X.shape
    X_norm = np.zeros_like(X)
    for t in range(T):
        mean = np.mean(X[:, t, :], axis=0)
        std = np.std(X[:, t, :], axis=0)
        X_norm[:, t, :] = (X[:, t, :] - mean) / (std + eps)
    return X_norm

其中，N表示样本数量，T表示时间步数，D表示每个时间步的特征维度。在循环中，我们计算每个时间步的均值和标准差，并对该时间步的所有数据进行归一化。最后返回归一化后的数据。

注意，在计算标准差时，我们加上了一个很小的数eps，以避免除以0的错误。

相关问题

图像的循环归一化代码python3

循环归一化（Cycle normalization）是一种常用的图像增强方法，可以使得图像在色彩和光照方面更加稳定。以下是使用Python 3实现循环归一化的代码：

import numpy as np

def cycle_normalization(img):
    """
    循环归一化
    :param img: 输入图像，必须为RGB格式
    :return: 循环归一化后的图像
    """
    h, w, c = img.shape
    img = img.astype(np.float32)
    for i in range(c):
        channel = img[:, :, i]
        max_val = np.max(channel)
        min_val = np.min(channel)
        mid_val = (max_val + min_val) / 2.0
        if mid_val <= 128:
            img[:, :, i] = (channel - min_val) / (2 * mid_val)
        else:
            img[:, :, i] = (channel - mid_val) / (2 * (255 - mid_val))
    img = np.clip(img, 0, 1)
    return img.astype(np.uint8)

使用方法：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 循环归一化
img_norm = cycle_normalization(img)

# 显示原图和归一化后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Normalization', img_norm)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

链码的循环归一化python3代码

链码的循环归一化（Loop Normalization of Chain Codes）是一种图像处理技术，通常用于曲线的特征提取和比较。以下是一个简单的 Python 3 实现：

import numpy as np

def chain_code_normalization(chain_code):
    """
    对链码进行循环归一化
    :param chain_code: 输入的链码
    :return: 归一化后的链码
    """
    # 计算链码的方向角度
    angles = np.array([np.arctan2(chain_code[i+1][1]-chain_code[i][1], chain_code[i+1][0]-chain_code[i][0]) for i in range(len(chain_code)-1)])
    # 计算平均角度
    mean_angle = np.mean(angles)
    # 计算旋转角度
    rotation_angle = -(mean_angle + np.pi/2)
    # 构造旋转矩阵
    c, s = np.cos(rotation_angle), np.sin(rotation_angle)
    rotation_matrix = np.array([[c, -s], [s, c]])
    # 对链码进行旋转和平移
    chain_code_norm = np.dot(rotation_matrix, (chain_code.T - np.mean(chain_code, axis=0)).T).T
    # 将链码归一化到 [-1, 1]
    chain_code_norm /= np.max(np.abs(chain_code_norm))
    return chain_code_norm

代码中，我们首先计算链码的方向角度，然后计算平均角度并根据其计算旋转角度。接着，我们构造旋转矩阵，对链码进行旋转和平移，并将链码归一化到 [-1, 1] 的范围内。最终返回归一化后的链码。