numpyで指定の平均値と標準偏差で正規化したい

Question

画像の数値を指定した平均値と標準偏差値で正規化をしたいのですが、方法がわかりません。

###データ形状
ターゲット変数（画像）＝X,
X.shape　#（1000,3,224,224）　(バッチ数、色、高さ、幅）
指定平均値と標準偏差 　※数値は適当です。

mean= np.array((0.5, 0.4, 0.3))
std= np.array((0.1, 0.2, 0.3))

試行したこと

下記、1枚/1列だけなら可能ですが全枚数/全3配列となるとコードがわかりません。

例）0番目画像の0列目
(X[0][0] - mean[0]) / std[0])

平均値、標準偏差とも同値を224*224与えて正規化すれば良いのでしょうか？
ご教示のほど、よろしくお願いします。

Answer 1

3以外の axis に 1を挿入しておけば、ブロードキャストで計算できます。

import numpy as np

X = np.random.rand(100, 3, 224, 224)

mean = np.array((0.5, 0.4, 0.3))
std = np.array((0.1, 0.2, 0.3))

X2 = (X - mean.reshape(1, 3, 1, 1)) / std.reshape(1, 3, 1, 1)

Comments

[hidemomo]

連絡が遅れて申し訳ありません。愚直にパディングをしていました。
この手法は便利ですね。
前回に続きありがとうございました。