如何使用TensorFlow从CSV文件读取RGB图像

Question

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

读取图像并将其铸造为float32。如何对此进行归一化？我在灰度上进行了归一化。但是需要在RGB图像方面提供一些帮助。

我想这样做

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

但是，要使以上功能起作用，我需要在图像上启动一个SES，然后执行Numpy操作。有人可以帮我在张量集本身吗？

Answer 1

您可以使用tf.image.per_image_standardization。它线性缩放图像的均值和单位标准。

image = tf.image.per_image_standardization(image)