如何使用 Tensorflow 规范化从 csv 文件读取的 RGB 图像？

Question

  png = tf.read_file(filename)
  image = tf.image.decode_png(png, channels=3)
  image = tf.cast(image, tf.float32)

图像被读取并转换为 float32。我如何对此执行规范化？我已经对灰度进行了归一化。但是需要一些关于 RGB 图像的帮助。

我想过这样做

def normalized(down):

        norm=np.zeros((600,800,3),np.float32)
        norm_rgb=np.zeros((600,800,3),np.uint8)

        b=rgb[:,:,0]
        g=rgb[:,:,1]
        r=rgb[:,:,2]

        sum=b+g+r

        norm[:,:,0]=b/sum*255.0
        norm[:,:,1]=g/sum*255.0
        norm[:,:,2]=r/sum*255.0

但要使上述功能正常工作，我需要在图像上启动会话，然后执行 numpy 操作。有人可以帮我在 tensorflow 中做这个吗？

Answer 1

您可以使用 tf.image.per_image_standardization。它线性缩放图像以具有零均值和单位范数。

image = tf.image.per_image_standardization(image)

如何使用 Tensorflow 规范化从 csv 文件读取的 RGB 图像？

How to normalize a RGB image read from a csv file using Tensorflow?

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