python - tf.image.decode_jpeg() 返回零矩阵

Question

我正在使用一个脚本将图像加载到 TensorFlow，这显然适合每个人，但当我尝试它时，我最终得到黑色图像(零矩阵)。我用几个图像文件尝试过，它总是为零，当我故意拼错图像位置字符串时，它会报告错误(正如它应该的那样)。返回的图像张量的大小是正确的(256,256,3)。这是脚本，有人看到错误吗？

file_names = ['/home/marko/Data/train_27.jpg']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(file_names)

image_reader = tf.WholeFileReader()
title, image_file = image_reader.read(filename_queue)

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

with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()

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

    image_tensor = sess.run(image)
    print(image_tensor)
    print(image_tensor.shape)

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

Answer 1

您的代码是正确的。我对 Kaggle competition 中的图像遇到了同样的问题

Tensorflow 似乎错误地检测到这些文件的色彩空间，或者图像中编码的色彩空间信息不正确。

Tensorflow 似乎不允许在解码图像时强制执行色彩空间。因此，最简单的方法可能是“修复”图像。

我使用了 ImageMagic 工具包中的“转换”实用程序:

    ls train-jpg/ | \
        parallel convert -colorspace sRGB train-jpg/{} fixed-train-jpg/{}