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计算图像均值是图像预处理中的常见操作，你可以考虑利用RGB的信息来计算出来。
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import os
import cv2
from numpy import *
img_dir='d:\\'
img_list=os.listdir(img_dir)
img_size=224
sum_r=0
sum_g=0
sum_b=0
count=0
for img_name in img_list:
img_path=os.path.join(img_dir,img_name)
img=cv2.imread(img_path)
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
img=cv2.resize(img,(img_size,img_size))
sum_r=sum_r+img[:,:,0].mean()
sum_g=sum_g+img[:,:,1].mean()
sum_b=sum_b+img[:,:,2].mean()
count=count+1
sum_r=sum_r/count
sum_g=sum_g/count
sum_b=sum_b/count
img_mean=[sum_r,sum_g,sum_b]
print img_mean1
首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式.
输入：待输入计算平均数的数。
处理：平均数算法
输出：平均数
明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE
工具，并新建一个python文件，命名为test6.py.
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打开test6.py,进行编码，第一步，提示用户输入要计算多少个数的平均数。
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第二步，初始化sum总和的值。注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。
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第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。
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最后，计算出平均数，并输出，利用“总和/数量”的公式计算出平均数。
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编码完成后，记得保存，然后进行调试运行。按F5键或者点击菜单栏中的“run”-》“run model”来运行程序。
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每张图像是一个二维矩阵（灰度图像）或者三维张量（彩色图像）。计算均值的话可以用
import numpy as np
np.mean()
这个函数的功能可以查看你的python库，help(np)即可（或者help(numpy)）。
