谁能帮我理解这段代码？张量流精简版答案

【问题标题】：Can anyone help me understand this code ? Tensorflow Lite谁能帮我理解这段代码？张量流精简版
【发布时间】：2019-02-17 11:10:02
【问题描述】：

在thensorflow-Lite Android App中，我们必须将Bitmap转换为字节缓冲区，用于此的代码是：

  for (int i = 0; i < DIM_IMG_SIZE_X; ++i) {
  for (int j = 0; j < DIM_IMG_SIZE_Y; ++j) {
    final int val = intValues[pixel++];
    imgData.putFloat((((val >> 16) & 0xFF)-IMAGE_MEAN)/IMAGE_STD);
    imgData.putFloat((((val >> 8) & 0xFF)-IMAGE_MEAN)/IMAGE_STD);
    imgData.putFloat((((val) & 0xFF)-IMAGE_MEAN)/IMAGE_STD);
  }
}

有人可以解释什么是 Image Mean 和 STD 吗，这些代码行中发生了什么？

【问题讨论】：

IMAGE_MEAN 和 IMAGE_STD 似乎是变量，在方法或类变量的某处初始化。鉴于它们都是大写字母，它们很可能是类变量，可能是最终的，也可能是静态的。他们初始化旁边的评论可能会让您更深入地了解他们的性质。 （这是一个很好的例子，说明了为什么你应该总是为以后可能会使用它的人评论你的代码）

标签： android tensorflow tensorflow-lite

【解决方案1】：

提供的代码说明：

for (int i = 0; i < DIM_IMG_SIZE_X; ++i) { 
for (int j = 0; j < DIM_IMG_SIZE_Y; ++j) {

在这里，我们创建循环遍历列（x 轴），然后遍历列中的每个像素（y 轴）。

这里，IMAGE_MEAN 是所有图像的所有像素值的平均值，范围为 0 到 255。它可能是 127.5（0 和 255 的平均值）
STD 将是标准偏差。它是方差的平方根。参考here。

这些值用于标准化。标准化意味着以数据均值为零且标准差为 1 的方式对数据进行转换。请参阅here。这里的公式是，

x_new = ( x - mean ) / std

putFloat 方法在 imgData 对象上调用了 3 次，因为它将 RGB 标准化值附加到列表中。每个像素都有这 3 个值，它们是 0 到 255 之间的 3 个标量，它们是标准化和附加的。

>> 运算符使用位运算从单个像素整数值中获取这 3 个值。您可以在互联网上获取有关它们的信息。

遵循这条路径：

逐像素读取图像。
从像素中获取 RGB 值。
标准化这 3 个值并将它们存储在一个列表中。

【讨论】：