Tensorflowが正しく画像をデコードしていない

Question

テンソルフローが初めてです。私はファイルから画像を読み取り、tf.image.decode_jpegでそれらをデコードしています。そして、私はmatplotlibでデコードされた画像をプロットしています。しかし、何とかオリジナル画像とデコードされた画像は異なっています。

filenames = ['/Users/darshak/TensorFlow/100.jpg', '/Users/darshak/TensorFlow/10.jpg'] 
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames) 

reader = tf.WholeFileReader() 
filename, content = reader.read(filename_queue) 

image = tf.image.decode_jpeg(content, channels=3) 

image = tf.cast(image, tf.float32) 

resized_image = tf.image.resize_images(image, [256, 256]) 

image_batch = tf.train.batch([resized_image], batch_size=9) 

sess = tf.InteractiveSession() 

coord = tf.train.Coordinator() 
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) 

plt.imshow(image.eval()) 
plt.show() 
sess.close() 

Answer 1

plt.imshow(image.eval())はimageの要素の種類に応じて異なる画像データを解釈するため、問題が生じます。

• imageはtf.uint8テンソル（すなわち、それは、tf.image.decode_jpeg()によって生成されるように）、それはR、Gため0から255に値を含み、Bチャンネルであろうし、plt.imshow()が白として黒及び(255, 255, 255)として(0, 0, 0)を解釈した場合。

• は、それがR、G、及びBチャネル、及びブラック等plt.imshow()解釈(0.0, 0.0, 0.0)ため255.0に0.0からの値を含むであろう、tf.float32テンソルであることimageをキャストするとき、それは白色(1.0, 1.0, 1.0)を解釈します。 1.0より大きいすべての値は1.0と同じに扱われ、その結果、画像は変色して見えます。

あなたはtf.float32テンソルとして画像を表現し、それを視覚化する場合は、あなたが255.0で画像値を分割する必要があります。

image = tf.image.decode_jpeg(content, channels=3) 
image = tf.cast(image, tf.float32)/255.0