重新调整视频帧之间的时差

Question

我有一个关于运输的视频。每个框架看起来像这样：

我计算了时间衍生的东西。如果f（i）是第i帧，则下面的图像是2 * f（i）-f（i + 1）-f（i-1）：

移动粒子在此时间衍生视频中具有更明显的特征。问题是我实际上无法使它成为视频，因为浮动图像的线性组合（[-1,1]上的强度）不一定是浮动图像（因为强度不在[-1,1]范围内）。因此，我想将图像重新缩放到[-1,1]。

我尝试使用sklearn的预处理模块：

from sklearn import preprocessing

images = [image1, image2, ...] 
#each imagek is a 1D image array 

scaler = preprocessing.MinMaxScaler([-1,1])
scaler.fit(images)

rescaled_images = scaler.transform(images)

此方法放大噪音并消除对比度。

关于如何在不丢失信息的情况下将这些时间衍生图像重新缩放到[-1,1]的任何建议？任何帮助表示赞赏！

（我昨天问过，但删除了这个问题，因为我没有时间正确指出图形问题）

Answer 1

正如我在评论中所提到的那样，它不起作用的原因是因为MinMaxScaler用于特征缩放，但您希望缩放整个图像。假设您的图像是numpy数组，最简单的方法如下：

# create a 128x128 image to work with
image = np.random.random((128, 128),)
# scale to [0, 1]
newimage = (image - image.min()) / (image.max() - image.min())
# Now scale to [-1, 1]
newimage = newimage*2-1
print(newimage.min(), newimage.max())

输出： -1.0,1.0