标准差图像分析

Question

我目前正在运行一个程序，其中读取了图像的文件夹，这些图像被转换为.float64值，然后我使用这些值来查找平均和标准差图像。然后，我将在图像中绘制随时间的变化，但这部分是在我的问题之后。我已经修补了一段时间了，我已经无可救药地停留在我的标准差上了。

我已经写出了公式的工作原理，我相当确定我的代码完美地反映了这个公式，但是我所有的值都太高了，所以当我试图显示图像时，它完全是白色的。

sumImg = []
imgList = []

在这里，我将遍历我的文件夹，获取图像文件，将它们转换为float64，并将这些值用于平均图像，并为标准差创建图像列表。

for filename in files:
    img = Image.open("./data/" + filename)
    img = np.float64(img)
    imgList.append(img)
    
    try:
        sumImg += img
    except:
        sumImg = img
    
avgImg = sumImg/len(imgList)

这就是我的问题所在，但我不确定。在这个数学中的某个地方，我的值变得比它们应该的值要高得多。

#standard deviation is:
#the square root of {(the sum of {(every number in your list minus the average) squared})
#divided by the number of items in the list minus 1}


stdImg = []

for image in imgList:
    try:
        stdImg += (image - avgImg)**2
    except:
        stdImg = (image - avgImg)**2
        
stdImg = np.sqrt(stdImg/(len(imgList)))

stdImg = np.clip(stdImg, 0, 255) 
stdImg=np.uint8(stdImg)
mplot.imshow(stdImg)

在此之后，剩下的就是将标准偏差与用户定义的阈值进行比较，并突出显示超过阈值的任何区域，这将指示图像列表上的移动。我是Python的新手，所以这可能是一个简单的错误。谢谢!

Answer 1

解决了，图像没有被添加到列表中，必须用.insert()替换.append()