Python decode_jpeg（）返回零矩阵

我正在使用一个脚本将图像加载到TensorFlow，这显然对每个人都有效，但当我尝试它时，我最终得到了黑色图像（零矩阵）。我尝试了几个图像文件，它总是零，当我故意拼错图像位置字符串时，它会报告一个错误（应该是这样的）。返回图像张量的大小正确

（256256,3）

。这是脚本，有人看到错误了吗

file_names = ['/home/marko/Data/train_27.jpg']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(file_names)

image_reader = tf.WholeFileReader()
title, image_file = image_reader.read(filename_queue)

image = tf.image.decode_jpeg(image_file,channels=3)

with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()

    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    image_tensor = sess.run(image)
    print(image_tensor)
    print(image_tensor.shape)

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

你的代码是正确的。 我也有同样的问题，从图像

Tensorflow似乎无法正确检测这些文件的颜色空间，或者图像中编码的颜色空间信息不正确

Tensorflow似乎不允许在解码图像时强制使用颜色空间。因此，最简单的方法可能是“修复”图像

我使用了ImageMagic工具箱中的“转换”实用程序：

    ls train-jpg/ | \
        parallel convert -colorspace sRGB train-jpg/{} fixed-train-jpg/{}

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我有另一个解决方案，它不需要按照Evgeny的建议通过命令行进行转换，而是使用Pizz加载图像：

import numpy as np
from PIL import Image

def load_image(img_path, resize=[256, 256]):

    pil_img = Image.open(img_path).convert("RGB")
    img = np.asarray(pil_img) / 255
    img_tensor = tf.convert_to_tensor(img)
    img_final = tf.image.resize(img_tensor, resize)
    return img_final

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同样的代码也适用于我。使用以下命令显示图像。从PIL导入图像；img=Image.fromarray（Image_张量，'RGB'）；show（）我确实做了，但因为它不重要，所以没有包括在这里。输出只是黑色图像。