# std1 = torch.sum(image_dif**2, [0, 1])/(pix - 1) # std2 = (sumsq - pix* avg**2)/(pix -1) sum_tot=sum_tot+sum sum_sq_tot=sum_sq_tot+sumsq sum_pix=sum_pix+pix print(i,'/',len(my_imgfiles)) mean=sum_tot/sum_pix
1、测试数据 a <- c(8,4,7,6,2,5) 2、最大值、最小值 > max(a) [1] 8 > min(a) [1] 2 3、平均数、中位数 > mean(a) [1] 5.333333 > median(a) [1] 5.5 4、方差、标准差 > var(a) [1] 4.666667 方差 最小值 html 测试数据 中位数 opencv mat 最小值 最大值 平均值 Ope...
mean = ty/npix mean tensor([4.5000, 5.5000, 8.5000]) r = tz - npix*mean**2 r tensor([65., 21., 1.]) std = (r/(npix-1))**0.5 std tensor([4.6547, 2.6458, 0.5774]) """ import json import numpy as np import copy import cv2 import os import sys import torch os.environ[...