scikit-image (io.imread) возвращает массив с плавающей запятой, это уже нормализовано?

Question

Я импортирую изображения в градациях серого, которые RGBA (4-канальные) отформатированы с использованием scikit-image.

from skimage import io

example = io.imread("example.png", as_gray=True)
print(example.shape)
print(example)
plt.imshow(example)

Я ожидал получить массив со значениями в диапазоне 0-255.Однако в документах я обнаружил, что приведенный выше метод возвращает массив (64-разрядных) чисел с плавающей запятой.

Означает ли это, что значения уже нормализованы (X / 255)?Или мне нужно знать что-то еще?Заранее спасибо.

Answer 1

Min-Max Feature Scaling aka Min-Max Normalization / Unity-based Normalization - это метод, который переводит все значения в наборе в диапазон [0, 1] (илипроизвольный диапазон [a, b]).

Математическое определение нормализации мин-макс следующее:

Уведомлениечто вызов np.max(example) приведет к значению, меньшему или равному 1.0.

Обратите внимание, что вызов np.min(example) вернет значение, большее или равное 0.0.

Да, функции были нормализованы таким образом, что a=0 и b=255 в приведенном выше уравнении.