Opencv Tensorflow模拟Caffe图像预处理

我正在使用，项目进行caffe Tensorflow转换

我可以看到每一层的输出都有很大的偏差。我对Caffe和Tensorflow之间的图像预处理程序有一些疑问。基本上想模仿tensorflow中的caffe图像预处理。因此，我可以逐层评估输出

Caffe图像预处理步骤：

image=caffe.io.load\u图像（图像路径）
transformer=caffe.io.transformer（{'data'：
net.blobs['data'].data.shape}）
变压器。设置_转置（'数据'，（2,0,1））
transformer.set_channel_swap（'data'，（2,1,0））35;参考模型的通道顺序为BGR，而不是RGB
transformer.set_raw_scale（'data'，255.0）#参考模型对[0255]范围内的图像进行操作，而不是[0,1]
image=np.asarray（[transformer.preprocess（'data'，image）]）
net.blobs['data'].data[…]=image

在这里，它读取图像并将RGB转换为BGR格式，并将图像从[-1,1]缩放到[0255]

Tensorflow图像预处理步骤：

image=cv2.imread（图像路径）
image=cv2.调整大小（image，dsize=（227227））
#Tensorflow接受RGB格式。因此，没有RGB到BGR的转换。
image=image/255#参考模型对[0255]范围内的图像进行操作，而不是[0,1]
image=image[np.newaxis，…]#添加一个批量大小

如果我做错了什么，请纠正我