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Keras在生成训练和验证数据时,有2种方式:从内存加载、从硬盘加载,即ImageDataGenerator的flow和flow_from_directory函数。
其中flow_from_directory方式,Keras通过PIL读取图像文件,读到的数据是RGB顺序的。
而flow方式,由用户读取图像文件,加载到内存,如果此时用户用OpenCV的方式读取文件,则数据是BGR顺序的。
因此,需注意图像数据格式的一致性。
如果训练通过flow_from_directory读取,判断图片时通过OpenCV读取,则会出现紊乱,结果会差别较大。
在训练和图片识别采用的包不同导致图像数据格式不一致时,要做RGB、BGR顺序的转换:
1、统一用BGR顺序:在ImageDataGenerator中传入preprocessing_function,把RGB的转换为BGR
def img_rgb2bgr(img): return img[: , : , : : -1]
2、统一用RGB顺序:在OpenCV读取图像文件时,把BGR的转换为RGB
import cv2 from PIL import Image img = cv2.imread("plane.jpg") image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
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