规范化来自不同“图像”对象的numpy数组

Question

请看这个可以重复的例子：

from PIL import Image
import numpy as np
import scipy.misc as sm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.cbook as cbook
import urllib

datafile = cbook.get_sample_data('lena.jpg')
lena_pil = Image.open(datafile)
lena_pil_np = np.asarray(lena_pil)

lena_scipy = sm.lena()

lena_tmp = open('lena_tmp.png', 'wb')
lena_tmp.write(urllib.urlopen('http://optipng.sourceforge.net/pngtech/img/lena.png').read())
lena_tmp.close()

lena_mpl = mpimg.imread('lena_tmp.png')

sm.info(lena_pil_np)
sm.info(lena_scipy)
sm.info(lena_mpl)

输出结果是：

>>> sm.info(lena_pil_np)
class:  ndarray
shape:  (512, 512, 3)
strides:  (1536, 3, 1)
itemsize:  1
aligned:  True
contiguous:  True
fortran:  False
data pointer: 0xb707e01cL
byteorder:  little
byteswap:  False
type: uint8

>>> sm.info(lena_scipy)
class:  ndarray
shape:  (512, 512)
strides:  (2048, 4)
itemsize:  4
aligned:  True
contiguous:  True
fortran:  False
data pointer: 0xb6f7d008L
byteorder:  little
byteswap:  False
type: int32

>>> sm.info(lena_mpl)
class:  ndarray
shape:  (512, 512, 3)
strides:  (6144, 12, 4)
itemsize:  4
aligned:  True
contiguous:  True
fortran:  False
data pointer: 0xb6c7b008L
byteorder:  little
byteswap:  False
type: float32

所以所有的数组形状和类型都不一样。

为了进一步处理，我希望这些数组能像最后一个变量 lena.mpl 那样表示，或者只是把数组的值转换成范围在 [0..1] 之间的 float32 类型。

有什么好的方法可以做到这一点吗？

Answer 1

def normalize(arr):
    arr=arr.astype('float32')
    if arr.max() > 1.0:
        arr/=255.0
    return arr

当然可以！请把你想要翻译的内容发给我，我会帮你用简单易懂的语言解释清楚。