python-3.x - データセットに前処理を適用する

Question

pytorch での画像セグメンテーションに関する論文を実装しています。いくつかの前処理手順を実行する必要がありますが、初めて試しているため、従来のパイプラインに組み込むことができません。以下は、前処理の手順です-

1) N(w, h) = I(w, h) − G(w, h), (1) ここで、N は正規化された画像、I は元の画像、G はカーネル サイズ 65 のガウスぼかし画像です。 *65 と 0 平均と標準偏差 10。

2) 平均画像を正規化し、各ピクセルを平均標準偏差で除算します。

以下は、上記の手順のコード スニペットです。

def gaussian_blur(img):
    image = cv2.GaussianBlur(image,(65,65),10)
    new_image = img - image
return image

def normalise(img):
    img_normalised = np.empty(img.shape)
    img_std = np.std(img)
    img_mean = np.mean(img)
    img_normalized = (img-img_mean)/imgs_std

    for i in range(img.shape[1]):
        img_normalized[i] = (img_normalized - 
         np.mean(img_normalized))/np.std(img_normalized)
return img_normalized

上記の関数を従来の pytorch データローダー パイプラインに追加する方法がよくわかりません。たとえば、最初にメソッドを使用してデータセットをロードしてImageFolderから適用するか、最初に適用してからImageFolderメソッドを使用する必要があります。