Ejemplos de normalize en Python

Ejemplo n.º 1

Archivo: test_features.py Proyecto: shubhampachori12110095/ECT-FaceAlignment

def test_normalize_no_scale_per_channel():
    pixels = np.arange(27, dtype=np.float).reshape([3, 3, 3])
    image = Image(pixels, copy=False)
    new_image = normalize(image, scale_func=None, mode='per_channel')
    assert_allclose(new_image.pixels[0], pixels[0] - 4.)
    assert_allclose(new_image.pixels[1], pixels[1] - 13.)
    assert_allclose(new_image.pixels[2], pixels[2] - 22.)

Ejemplo n.º 2

Archivo: test_features.py Proyecto: AshwinRajendraprasad/menpo

def test_normalize_no_scale_per_channel():
    pixels = np.arange(27, dtype=np.float).reshape([3, 3, 3])
    image = Image(pixels, copy=False)
    new_image = normalize(image, scale_func=None, mode='per_channel')
    assert_allclose(new_image.pixels[0], pixels[0] - 4.)
    assert_allclose(new_image.pixels[1], pixels[1] - 13.)
    assert_allclose(new_image.pixels[2], pixels[2] - 22.)

Ejemplo n.º 3

Archivo: test_features.py Proyecto: AshwinRajendraprasad/menpo

def test_normalize_scale_per_channel():
    pixels = np.arange(27, dtype=np.float).reshape([3, 3, 3])
    image = Image(pixels, copy=False)
    dummy_scale = lambda *a, **kwargs: np.array(2.0)
    new_image = normalize(image, scale_func=dummy_scale, mode='per_channel')
    assert_allclose(new_image.pixels[0], (pixels[0] - 4.) / 2.0)
    assert_allclose(new_image.pixels[1], (pixels[1] - 13.) / 2.0)
    assert_allclose(new_image.pixels[2], (pixels[2] - 22.) / 2.0)

Ejemplo n.º 4

Archivo: test_features.py Proyecto: shubhampachori12110095/ECT-FaceAlignment

def test_normalize_scale_per_channel():
    pixels = np.arange(27, dtype=np.float).reshape([3, 3, 3])
    image = Image(pixels, copy=False)
    dummy_scale = lambda *a, **kwargs: np.array(2.0)
    new_image = normalize(image, scale_func=dummy_scale, mode='per_channel')
    assert_allclose(new_image.pixels[0], (pixels[0] - 4.) / 2.0)
    assert_allclose(new_image.pixels[1], (pixels[1] - 13.) / 2.0)
    assert_allclose(new_image.pixels[2], (pixels[2] - 22.) / 2.0)

Ejemplo n.º 5

Archivo: test_features.py Proyecto: AshwinRajendraprasad/menpo

def test_normalize_0_variance_warning():
    pixels = np.arange(8, dtype=np.float).reshape([2, 2, 2])
    image = Image(pixels, copy=False)
    dummy_scale = lambda *a, **kwargs: np.array([2.0, 0.0])
    with warnings.catch_warnings():
        warnings.simplefilter("ignore")
        new_image = normalize(image, scale_func=dummy_scale,
                              error_on_divide_by_zero=False,
                              mode='per_channel')
    assert_allclose(new_image.pixels[0], [[-0.75, -0.25], [0.25, 0.75]])
    assert_allclose(new_image.pixels[1], [[-1.5, -0.5], [0.5, 1.5]])

Ejemplo n.º 6

Archivo: test_features.py Proyecto: jatinAroraGit/menpo

def test_normalize_0_variance_warning():
    pixels = np.arange(8, dtype=np.float).reshape([2, 2, 2])
    image = Image(pixels, copy=False)
    dummy_scale = lambda *a, **kwargs: np.array([2.0, 0.0])
    with warnings.catch_warnings():
        warnings.simplefilter("ignore")
        new_image = normalize(image, scale_func=dummy_scale,
                              error_on_divide_by_zero=False,
                              mode='per_channel')
    assert_allclose(new_image.pixels[0], [[-0.75, -0.25], [0.25, 0.75]])
    assert_allclose(new_image.pixels[1], [[-1.5, -0.5], [0.5, 1.5]])

Ejemplo n.º 7

Archivo: test_features.py Proyecto: AshwinRajendraprasad/menpo

def test_normalize_0_variance_raises():
    image = Image.init_blank((2, 2))
    dummy_scale = lambda *a, **kwargs: np.array(0.0)
    with raises(ValueError):
        normalize(image, scale_func=dummy_scale)

Ejemplo n.º 8

Archivo: test_features.py Proyecto: AshwinRajendraprasad/menpo

def test_normalize_unknown_mode_raises():
    image = Image.init_blank((2, 2))
    with raises(ValueError):
        normalize(image, mode='fake')

Ejemplo n.º 9

Archivo: test_features.py Proyecto: AshwinRajendraprasad/menpo

def test_normalize_scale_all():
    pixels = np.arange(27, dtype=np.float).reshape([3, 3, 3])
    dummy_scale = lambda *a, **kwargs: np.array(2.0)
    image = Image(pixels, copy=False)
    new_image = normalize(image, scale_func=dummy_scale, mode='all')
    assert_allclose(new_image.pixels, (pixels - 13.0) / 2.0)

Ejemplo n.º 10

Archivo: test_features.py Proyecto: AshwinRajendraprasad/menpo

def test_normalize_no_scale_all():
    pixels = np.arange(27, dtype=np.float).reshape([3, 3, 3])
    image = Image(pixels, copy=False)
    new_image = normalize(image, scale_func=None, mode='all')
    assert_allclose(new_image.pixels, pixels - 13.)

Ejemplo n.º 11

Archivo: test_features.py Proyecto: shubhampachori12110095/ECT-FaceAlignment

def test_normalize_0_variance_raises():
    image = Image.init_blank((2, 2))
    dummy_scale = lambda *a, **kwargs: np.array(0.0)
    normalize(image, scale_func=dummy_scale)

Ejemplo n.º 12

Archivo: test_features.py Proyecto: shubhampachori12110095/ECT-FaceAlignment

def test_normalize_unknown_mode_raises():
    image = Image.init_blank((2, 2))
    normalize(image, mode='fake')

Ejemplo n.º 13

Archivo: test_features.py Proyecto: shubhampachori12110095/ECT-FaceAlignment

def test_normalize_scale_all():
    pixels = np.arange(27, dtype=np.float).reshape([3, 3, 3])
    dummy_scale = lambda *a, **kwargs: np.array(2.0)
    image = Image(pixels, copy=False)
    new_image = normalize(image, scale_func=dummy_scale, mode='all')
    assert_allclose(new_image.pixels, (pixels - 13.0) / 2.0)

Ejemplo n.º 14

Archivo: test_features.py Proyecto: shubhampachori12110095/ECT-FaceAlignment

def test_normalize_no_scale_all():
    pixels = np.arange(27, dtype=np.float).reshape([3, 3, 3])
    image = Image(pixels, copy=False)
    new_image = normalize(image, scale_func=None, mode='all')
    assert_allclose(new_image.pixels, pixels - 13.)

Ejemplo n.º 15

Archivo: test_features.py Proyecto: grigorisg9gr/menpo

def test_normalize_unknown_mode_raises():
    image = Image.init_blank((2, 2))
    normalize(image, mode='fake')

Ejemplo n.º 16

def test_normalize_unknown_mode_raises():
    image = Image.init_blank((2, 2))
    with raises(ValueError):
        normalize(image, mode="fake")