问对RGB图像进行规范化处理，得到RGB图像作为输出

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我将对ZCA的美白做出具体的回答，但我想其他人也是如此：

由于PCA的输入具有二维矩阵的形状，具有(nsamplesx特点)维数。我想使用RGB通道作为nsamples，并将这些通道中的图像作为特性处理。

答案似乎是使用nsamples作为nsamples (如果有几个RGB图像的话，您拥有的图像数量)，并使用RGB-图像作为功能完全扁平。

这个答案让我相信，如果你想对一个图像进行归一化，你应该使用图像的一般平均值和一般标准差，而不是单独考虑每个通道。如果有人不同意，他可以自由评论，我同意我的问题有点过于宽泛。

你的问题没有简单的答案。

对于大多数任务，在单独的RGB或HSI通道上操作就足够了。在图像处理中，大多数图像都是灰度的，因此大多数算法都需要灰度输入。在大多数情况下，预处理的唯一目的是将信息减少到所需的最低限度。因此，保留结构的RGB输出“回到原来的形状”是不存在的。至少在我的世界里。如果您想要RGB输入的RGB输出，您将实现一个对RGB值进行操作的函数。除非您可以将计算缩减为灰度，并且已经实现了必要的灰度函数。如何将图像重塑为二维数组？通常一个图像是一个二维数组..。