直接从文件夹转换和操作 tf 数据图像数据集

Question

我正在尝试从本地文件夹加载数据集并将其用作 tf 数据集。文件夹结构为：

   ../dataset/
      class_0/
      class_1/

其中 0 类子文件夹包含所有 0 类和 1 类所有 1 类图像。
为了实现这一点，我的代码是：

images = image_dataset_from_directory('../dataset/',
                                             shuffle=True,
                                             batch_size=32,
                                             image_size=(1080,1920))

所有图片的大小为(1080,1920,3) 或(1920,1080,3)

我正在尝试使用以下方式显示图像：

for image, labels in images.take(1):

      img = image[0].numpy() # take first image of batch
      print(img.shape)
      img = Image.fromarray(img, 'RGB')
      img.save('my.png')
      img.show()

打印图像形状=(1080, 1920, 3)

但是，PIL 显示的图像失真，看起来像是随机噪声。

知道我做错了什么吗？

Answer 1

问题似乎在于 Pillow 的浮点数

在你的转换函数中，你有img = Image.fromarray(img, 'RGB')。

将其更改为 img = Image.fromarray(img.astype('uint8'), 'RGB') 应该可以解决此问题。