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Keras图像数据发生器饱和16位图像

keras python

holastello · 技术社区 · 6 年前

ImageDataGenerator . 目前,我正在使用 flow() 获取单个测试图像并保存增强图像的样本(最终我将使用 flow_from_directory() ).

问题是保存的图像总是饱和的,即图像中的大多数像素的值为(255、255、255)。尽管原始图像的最大值为~6000(65535)。我的期望是增强图像的最大值是~23。

下面是我使用的代码:

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, img_to_array, load_img

test_img = img_to_array(load_img('image10.tif'))

test_img = test_img.reshape((1,) + test_img.shape) 

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range = 90,
    horizontal_flip = True,
    vertical_flip = True,
    fill_mode = 'constant',
    rescale = 1./65535)

i = 0
for batch in train_datagen.flow(test_img_array, batch_size=1, save_to_dir=preview_output, save_prefix='test_img', save_format='tif'):
    i += 1
    if i > 10:
        break