深度学习：Opencv的BlobfromImage如何工作

想要从深度神经网络获取正确的预测，首先需要预处理数据。 在深度学习、图像分类中，通常会用到：

• 均值减法
• 按一定比例因子缩放

OpenCV的新神经网络（DNN deep nerual network）模块包含两个功能，可用于预处理图像并通过预先接受训练的深度学习模型对它们进行分类。

这篇博客将使用并介绍OpenCV的 cv2.dnn.BlobFromImage 和 cv2.dnn.BlobFromImages 是如何工作的。

1. 原理

OpenCV提供了俩个方法，可以对图像预处理进行深度学习分类：

• cv2.dnn.BlobFromImage
• cv2.dnn.BlobFromImages

这两个功能包括

• 均值减法（rgb颜色通道均值，分别用各通道减去均值）
• 缩放（然后应用一个比例因子进行归一化处理）；