Custom preprocessing_function with tf.image.rgb_to_grayscale - ValueError: setting an array element with a sequence

Question

我正在尝试使用自定义预处理函数在训练期间将 RGB 图像转换为灰度图像。因此，我尝试为此使用 tf.image.rbg_to_grayscale 。我的函数如下所示：

def prep_data(x):
    x = tf.image.rgb_to_grayscale(x)
    return x

datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=prep_data,validation_split=0.15)

train_generator 是使用 datagen.flow_from_dataframe(...) 定义的。没有这个自定义函数的训练工作得很好，但是一旦我使用它，我就会收到以下错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

从这个答案 here 来看，我假设我需要将输入更改为 rgb_to_grayscale，但我不知道将 x 传递给函数的正确方法是什么.

知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

相反，您可以使用 flow_from_directory 的 color_mode 参数并将其设置为 'grayscale' 以将图像转换为灰度。来自 Keras docs:

color_mode: One of "grayscale", "rbg", "rgba". Default: "rgb". Whether the images will be converted to have 1, 3, or 4 channels.

Answer 2

将 RGB 图像更改为灰度（示例）：

img = image.load_img('/kaggle/input/cassava-leaf-disease-classification/train_images/'+train['image_id'][i], target_size=(28,28,1), color_mode="grayscale")

Custom preprocessing_function with tf.image.rgb_to_grayscale - ValueError: setting an array element with a sequence

Custom preprocessing_function with tf.image.rgb_to_grayscale - ValueError: setting an array element with a sequence

python

keras

tensorflow

image-preprocessing