带有 tf.image.rgb_to_grayscale 的自定义预处理函数

Question

我正在尝试使用自定义预处理函数在训练期间将 RGB 图像转换为灰度。因此，我尝试使用tf.image.rbg_to_grayscale它。我的功能如下所示：def prep_data(x):    x = tf.image.rgb_to_grayscale(x)    return xdatagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=prep_data,validation_split=0.15)的train_generator是使用限定datagen.flow_from_dataframe(...)。没有这个自定义函数的训练效果很好，但是一旦我使用它，我就会收到以下错误：ValueError：使用序列设置数组元素。从这个情况来看答案在这里，我想我需要我的输入改变rgb_to_grayscale，但我不知道什么是合格的正确方法x的功能。关于如何解决这个问题的任何想法？

Answer 1

相反，您可以使用color_mode参数 offlow_from_directory并将其设置'grayscale'为将图像转换为灰度。来自Keras 文档：

color_mode：“灰度”、“rbg”、“rgba”之一。默认值：“RGB”。图像是否将转换为具有 1、3 或 4 个通道。

Answer 2

将 RGB 图像更改为灰度（示例）：

img = image.load_img('/kaggle/input/cassava-leaf-disease-classification/train_images/'+train['image_id'][i], target_size=(28,28,1), color_mode="grayscale")