import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np

# -- image normalisation to 0 - 255
def normalise_numpy(x, norm_min=0.0, norm_max=255.0):
    return float(norm_max - norm_min) * (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))


def normalise_torch(x, norm_min=0.0, norm_max=255.0):
    return float(norm_max - norm_min) * (x - torch.min(x)) / (torch.max(x) - torch.min(x))


import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np

# -- image normalisation to 0 - 255
def normalise_numpy(x, norm_min=0.0, norm_max=255.0):
    return float(norm_max - norm_min) * (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))


def normalise_torch(x, norm_min=0.0, norm_max=255.0):
    return float(norm_max - norm_min) * (x - torch.min(x)) / (torch.max(x) - torch.min(x))


# -- image normalisation to 0 - 255