在 opencv 3.3 之后的版本中，支持调用训练好的深度学习框架，其中有一些重要的函数，今天先总结一下 blobFromImage 函数的用法
在进行深度学习或者图片分类时，blobFromImage 主要是用来对图片进行预处理。包含两个主要过程：
- 整体像素值减去平均值 （mean）
- 通过缩放系数（scalefactor）对图片像素值进行缩放
下面看一下这个函数的原型：
blobFromImage(InputArray image,
double scalefactor=1.0,
const Size& size = Size(),
const Scalar& mean = Scalar(),
bool swapRB = false,
bool crop = false,
int ddepth = CV_32F)- image：这个就是我们将要输入神经网络进行处理或者分类的图片
- mean：需要将图片整体减去的平均值，如果我们需要对 RGB 图片的三个通道分别减去不同的值，那么可以使用 3 组平均值，如果只使用一组，那么就默认对三个通道减去一样的值。减去平均值（mean）：为了消除同一场景下不同光照的图片，对我们最终的分类或者神经网络的影响，我们常常对图片的R、G、B通道的像素求一个平均值，然后将每个像素值减去我们的平均值，这样就可以得到像素之间的相对值，就可以排除光照的影响
- scalefactor：当我们将图片减去平均值之后，还可以对剩下的像素值进行一定的尺度缩放，它的默认值是1，如果希望减去平均像素之后的值，全部缩小一半，那么可以将 scalefactor 设为 1/2
- size：这个参数是我们神经网络在训练的时候要求输入的图片尺寸
- swapRB：opencv中认为我们的图片通道顺序是 BGR，但是我平均值假设的顺序是 RGB，所以如果需要交换 R 和 G，那么就要使 swapRB = true
