Почему я получаю TypeError «Данные изображения не могут быть преобразованы в плавающее»?

Question

При загрузке изображений я пытаюсь убедиться, что они загружены правильно, распечатав их в pyplot, но у меня проблемы.Как загрузить эти изображения в Tensorflow и проверить их с помощью imshow() (или каким-либо другим способом) pyplot?

Данные изображения представляют собой одноканальный (черно-белый) формат JPEG.Первоначально он загружен как тензор с неизвестной формой и dint-типом uint8.Я попытался сделать так, чтобы Tensor изменился до нужной формы, и использовал метод float32.Я также пытался убедиться, что значения масштабируются от 0,0 до 1,0 как число с плавающей запятой, и использовать отображение Грея в функции imshow().

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

def load_and_preprocess_jpeg(imagepath):
    img = tf.read_file(imagepath)
    img_tensor = tf.image.decode_jpeg(img)
    img_tensor.set_shape([792,1224,1])
    img_tensor = tf.reshape(img_tensor, [792,1224])
    img_tensor = tf.cast(img_tensor, tf.float32, name='ImageCast')
    #img_tensor /= 255.0 #Tried with and without
    return img_tensor

def read_data(all_filenames):
    path_Dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_filenames)
    image_Dataset = path_Dataset.map(load_and_preprocess_jpeg)
    plt.figure(figsize=(8,8))
    temp_DS = image_Dataset.take(4)
    itera = temp_DS.make_one_shot_iterator()
    for n in range(4):
        image = itera.get_next()
        plt.subplot(2,2,n+1)
        plt.imshow(image)
        plt.grid(False)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])

Трассировка моего стека:

File "<stdin>", line 1, in <module>
line 34, in read_data
  plt.imshow(image)
matplotlib\pyplot.py, line 3205, in imshow
  **kwargs)
matplotlib\__init__.py, line 1855, in inner
  return func(ax, *args, **kwargs)
matplotlib\axes\_axes.py, line 5487, in imshow
  im.set_data(X)
matplotlib\image.py, line 649, in set_data
  raise TypeError("Image data cannot be converted to float")

Answer 1

Вы пытаетесь построить тензоры.Для того, чтобы построить изображения, вы должны сначала запустить сеанс.Попробуйте следующий код:

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

def load_and_preprocess_jpeg(imagepath):
    img = tf.read_file(imagepath)
    img_tensor = tf.image.decode_jpeg(img)
    img_tensor = tf.image.resize_images(img_tensor, [img_size,img_size])
    img_tensor = tf.cast(img_tensor, tf.float32, name='ImageCast')
    img_tensor /= 255.0 
    return img_tensor

path_Dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_filenames)
image_Dataset = path_Dataset.map(load_and_preprocess_jpeg)
temp_DS = image_Dataset.take(4)
itera = temp_DS.make_one_shot_iterator()
image = itera.get_next()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    while True:
        try:
            image_to_plot = sess.run(image)
            plt.figure(figsize=(8,8))
            plt.subplot(2,2,n+1)
            plt.imshow(image_to_plot)
            plt.grid(False)
            plt.xticks([])
            plt.yticks([])

        except tf.errors.OutOfRangeError:
            break