ImageDataGenerator 不显示我的 RGB processing_function 的图像颜色（使用 openCV）

Question

我正在尝试将processing_function 传递给我的ImageDataGenerator，它会进行基于颜色的分割，它基本上只保留图像的绿色像素。我在代码中的每一行解释：

def segmented(image):

#Input is a NumPy array rank 3
np_image = np.array(image)

#Keras uses load_img to read the images in RGB

# For segmentation, we convert to HSV to get the mask
hsv_foto = cv2.cvtColor(foto, cv2.COLOR_RGB2HSV)

#The mask threshold: green colors
colormin=(25,50,50)
colormax=(86,255,255)

# Get the mask
mask = cv2.inRange(hsv_foto, colormin , colormax)

#Apply the mask on the RGB image (foto= RGB so result= RGB as well)
result = cv2.bitwise_and(foto, foto, mask=mask)

#Keras reads the images with pillow so we convert to Pil image
 pil_image= Image.fromarray(result)

#Return a NumPy array rank 3
return pil_image

当visualizing the segmented images 在第一行稍作改动时，此功能可以正常工作（我使用 cv2.imread 打开图像）。

问题是在将此函数作为processing_function 传递给我的ImageDataGenerator 时。

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=0.2,
    preprocessing_function = segmented)

基本上，我在使用x,y = train_generator.next() 可视化ImageDataGenerator 的转换结果时遇到此错误

TypeError: unsupported operand type(s) for *=: 'Image' and 'float'

有谁知道为什么会出现这个错误？

Answer 1

顺序

foto = cv2.cvtColor(np_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
hsv_foto = cv2.cvtColor(foto, cv2.COLOR_BGR2HSV)

没有按照您的预期进行，因为 foto 是 RGB，而不是 BGR。

试试

hsv_foto = cv2.cvtColor(np_image, cv2.COLOR_BRG2HSV)