要标准化图像数据集，可以使用以下代码示例中的解决方法：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设有一个图像数据集 X，其中每个样本都是一个二维图像数组
X = np.array([[[1, 2, 3],
               [4, 5, 6],
               [7, 8, 9]],
              
              [[10, 11, 12],
               [13, 14, 15],
               [16, 17, 18]],
              
              [[19, 20, 21],
               [22, 23, 24],
               [25, 26, 27]]])

# 获取图像数据集的形状
n_samples, height, width = X.shape

# 将图像数据集重塑为二维数组
X_reshaped = X.reshape(n_samples, height * width)

# 创建 StandardScaler 对象
scaler = StandardScaler()

# 对图像数据集进行标准化
X_scaled = scaler.fit_transform(X_reshaped)

# 将标准化后的数据集重新恢复为原始形状
X_restored = X_scaled.reshape(n_samples, height, width)

# 打印标准化前后的数据集
print("原始数据集：")
print(X)
print("\n标准化后的数据集：")
print(X_restored)

在上述代码示例中，我们假设有一个图像数据集 X，其中每个样本都是一个二维图像数组。首先，我们获取图像数据集的形状，然后将其重塑为二维数组。接下来，我们创建一个 StandardScaler 对象，并使用 fit_transform 方法对图像数据集进行标准化。最后，我们将标准化后的数据集恢复为原始形状，并打印出标准化前后的数据集。