如何对tensorflow中的一批图像执行tf.image.per_image_标准化

我想知道如何对一批图像执行图像白化

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根据中的文档，据说

tf.image.per\u image\u标准化

将一个三维张量作为输入，即一个形状为：

[高度、宽度、通道]

的图像

是缺少功能还是有不同的方法

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非常感谢您的帮助

这是如何对一批图像执行此操作

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tf.map\u fn（lambda frame:tf.image.per\u image\u标准化（frame），frames）

通常，tf管道涉及对单个图像进行预处理，并将其排队以生成批。例如：@HarshaPokkalla，link rot！你能解释一下你的解决方案吗？函数返回什么？什么是

lambda

，

frame

和

frames

？

tf.image.per\u image\u standarization

一次输入一个图像

tf.map\u fn

用于在批处理的每个实例上应用函数。这里的批处理是

帧

，它的每个实例都是

帧

。至于lambda，这是创建可调用方法的Python方式；

tf.map\u fn

需要将其作为输入。希望这有助于您现在可以在TF1.14中直接为该函数提供一批图像，而不是只处理单个图像。