我们可以使用numpy的clip函数将归一化的像素值限制在0-1范围内,并使用numpy的round函数将其四舍五入为整数。 # 将归一化的像素值映射到0-255范围mapped_image=np.round(np.clip(normalized_image*255,0,255)) 1. 2. 6. 显示归一化后的图像 最后,我们可以使用matplotlib库的imshow函数来显示归一化后的图像。
1位置 position 参考值所在灰度区域的位置 0代表纯黑 1代表纯白 2范围 Range 从参考位置开...
这个视频的目的是指出数据可以用矩阵来存储和处理,所以很多地方进行了简化以便于理解,比如,机器学习一般分为回归问题和分类问题,对于视频中提到的mnist图像识别,严格来说属于分类问题,在实际中应该使用svm或神经网络的算法,而不是像视频中使用最小二乘。此外,在图像的处理中,需要将0到255的像素值进行归一化,也就是 ...