Использование 32-битных изображений Lab в Tensorflow

Я использую skimage для преобразования изображений RGB в цветовое пространство Lab, но кажется, что skimage использует тип данных float64, а Tensorflow использует float32.

Есть ли способ преобразовать 64-битное лабораторное изображение в 32-битный тип данных? Документация не содержит ничего конкретного по этому поводу, и я не уверен, что использование image.astype(np.float32) — это правильный путь, поскольку это может повредить точности данных (или нет).

Вот часть кода:

from skimage import color, io
import numpy as np    

rgb = io.imread('Test.jpg') # Could be any shape
lab = color.rgb2lab(rgb)

converted = np.array(lab).astype(np.float32)
rgb = color.lab2rgb(converted)

Последняя строка выдает ошибку:

ValueError: Images of type float must be between -1 and 1.

и вот трассировка стека:

  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\skimage\color\colorconv.py", line 928, in lab2rgb
    return xyz2rgb(lab2xyz(lab))
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\skimage\color\colorconv.py", line 855, in lab2xyz
    arr = _prepare_colorarray(lab).copy()
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\skimage\color\colorconv.py", line 153, in _prepare_colorarray
    return dtype.img_as_float(arr)
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\skimage\util\dtype.py", line 291, in img_as_float
    return convert(image, np.float64, force_copy)
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\skimage\util\dtype.py", line 195, in convert
    raise ValueError("Images of type float must be between -1 and 1.")
ValueError: Images of type float must be between -1 and 1.

python numpy tensorflow scikit-image
person Cypher    schedule 21.01.2017    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
3
arrow_downward

Использование x.astype(np.float32) вполне приемлемо. Такой уровень точности вам вряд ли понадобится.

Однако, если вы не будете осторожны, вы можете случайно преобразовать целочисленное изображение (например, беззнаковые байты, идущие от 0 до 255) в число с плавающей запятой. Таким образом, самый безопасный подход, который будет масштабироваться по мере необходимости, это

from skimage import img_as_float
image = img_as_float(image).astype(np.float32)
person Stefan van der Walt    schedule 21.01.2017
comment
Использование img_as_float(lab).astype(np.float32) дает мне ту же ошибку, что и использование np.array(lab).astype(np.float32) => Images of type float must be between -1 and 1. Вы даже можете попробовать код самостоятельно. - person Cypher; 22.01.2017
comment
Если вы начнете с массива с плавающей запятой, который не находится между -1 и 1, вы можете столкнуться с этой проблемой. Если вы опубликуете пример изображения или сможете проиллюстрировать свою проблему на одном из skimage.data примеров изображений, я буду рад взглянуть еще раз. - person Stefan van der Walt; 25.01.2017

arrow_upward
0
arrow_downward

Эту ошибку было сложно отследить.

Если вы используете float32, вы получите ошибку, как описано; однако ошибка исчезнет, ​​если вы вместо этого используете значения float64.

Надеюсь, это поможет! :)

Известный источник ошибки: Scikit-image Issue

person Steven    schedule 12.01.2019