原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/81157344
### 1.什么是均值？对于每帧图像来说，均值分为两种：image mean 和 pixel mean。
image mean：
简单的说，读入一张彩色图像，假设是(NN3)，这时候，求出image mean的话，就也是(N*N*3)，相当于把所有训练集在同一个空间位置上的像素的对应通道求了均值，也就是caffe里生成的mean.binaryproto文件。
pixel mean：
而pixel mean的话，其实是把训练集里面所有图片的所有R通道像素，求了均值，G,B通道类似，也就是不考虑空间位置了。所以求出来就是三个数值（R_mean,G_mean,B_mean），所以其实就是把image mean再求了一次均值。
2.为什么要去均值？
2.1.从主成分分析（PCA）入手解释
说白了就是数据特征标准化。
特征标准化指的是（独立地）使得数据的每一个维度具有零均值和单位方差。这是归一化中最常见的方法并被广泛地使用（例如，在使用支持向量机（SVM）时，特征标准化常被建议用作预处理的一部分）。在实际应用中，特征标准化的具体做法是：首先计算每一个维度上数据的均值（使用全体数据计算），之后在每一个维度上都减去该均值。下一步便是在数据的每一维度上除以该维度上数据的标准差。
对于自然图像，更多的是做图像零均值化，并不需要估计样本的方差。这是因为在自然图像上进行训练时，对每一个像素单独估计均值和方差意义不大，因为（理论上）图像任一部分的统计性质都应该和其它部分相同，图像的这种特性被称作平稳性（stationarity）。
对于图像，这种归一化可以移除图像的平均亮度值 (intensity)。很多情况下我们对图像的照度并不感兴趣，而更多地关注其内容，比如在对象识别任务中，图像的整体明亮程度并不会影响图像中存在的是什么物体。这时对每个数据点移除像素的均值是有意义的。
2.2.从深度学习反向传播计算入手
了解到基本在deep learning中只要你是使用gradient descent来训练模型的话都要在数据预处理步骤进行数据归一化。当然这也是有一定原因的。
根据公式$$ frac{alpha E}{alpha W_{11}^2} = x_1 delta_1^2 $$
如果输入层 (x) 很大，在反向传播时候传递到输入层的梯度就会变得很大。梯度大，学习率就得非常小，否则会越过最优。在这种情况下，学习率的选择需要参考输入层数值大小，而直接将数据归一化操作，能很方便的选择学习率。而且受 (x) 和 (w) 的影响，各个梯度的数量级不相同，因此，它们需要的学习率数量级也就不相同。对 (w_1) 适合的学习率，可能相对于 (w_2) 来说会太小，如果仍使用适合 (w_1) 的学习率，会导致在 (w_2) 方向上走的非常慢，会消耗非常多的时间，而使用适合 (w_2) 的学习率，对 ({w_1}) 来说又太大，搜索不到适合 ({w_1}) 的解。
3.代码
3.1 图像去均值（image mean）
# Normalize the data: subtract the mean image
X_train = sum_img
print ("减去均值之前，X_train的第一幅图像的RGB通道的第一个通道的图像数值32*32：")
print (X_train[0][0])
mean_image = np.mean(X_train, axis=0)
#shape=(3,32, 32) 这里axis=0表示按照列算均值,在这里是将所有图像的R图上的每个像素点的数值取平均,G,B通道同理，这里是image mean。
X_train_m = X_train - mean_image
print ("-----------------------------------------------")
print ("mean_image的形状以及数值")
print (mean_image.shape)
print (mean_image[0])
print ("-----------------------------------------------")
print ("减去均值之后，X_train的第一幅图像的RGB通道的第一个通道的图像数值32*32：")
print (X_train_m[0][0])
输出：
减去均值之前，X_train的第一幅图像的RGB通道的第一个通道的图像数值32*32：
[[ 62 61 60 ..., 64 82 62]
[ 62 63 61 ..., 77 114 64]
[ 67 78 115 ..., 100 119 63]
...,
[161 159 159 ..., 152 157 156]
[163 161 162 ..., 162 161 161]
[169 167 167 ..., 167 167 167]]
-----------------------------------------------
mean_image的形状以及数值
(3, 32, 32)
[[ 121.33333333 114.66666667 113.83333333 ..., 134. 135.5
130.66666667]
[ 112.33333333 111.5 110.33333333 ..., 134.16666667
136.16666667 125.16666667]
[ 113.33333333 112.66666667 119.83333333 ..., 134.16666667 137.5
123.66666667]
...,
[ 135.66666667 131.66666667 129.66666667 ..., 99.33333333 84. 86. ]
[ 129.16666667 125.5 128.5 ..., 112.16666667
99.66666667 101. ]
[ 129.83333333 125.66666667 127.66666667 ..., 122.16666667
112.33333333 109.66666667]]
-----------------------------------------------
减去均值之后，X_train的第一幅图像的RGB通道的第一个通道的图像数值32*32：
[[-59.33333333 -53.66666667 -53.83333333 ..., -70. -53.5
-68.66666667]
[-50.33333333 -48.5 -49.33333333 ..., -57.16666667 -22.16666667
-61.16666667]
[-46.33333333 -34.66666667 -4.83333333 ..., -34.16666667 -18.5
-60.66666667]
...,
[ 25.33333333 27.33333333 29.33333333 ..., 52.66666667 73. 70. ]
[ 33.83333333 35.5 33.5 ..., 49.83333333 61.33333333
60. ]
[ 39.16666667 41.33333333 39.33333333 ..., 44.83333333 54.66666667
57.33333333]]
3.2 像素均值（pixel mean）
import os
import cv2
from numpy import *
img_dir='.img'
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_mean)
输出：
[122.30835127019559, 115.90339671024662, 99.094251567814624]
4.参考链接：
caffe训练的时候减去pixel-mean和image-mean的区别
Caffe学习系列——工具篇：计算数据集的图像均值
深度学习历程之图片的预处理为什么要减去图片的平均值
计算图像均值