如何使用Tensorflow规范化从csv文件读取的RGB图像？

图像被读取并转换为float32。如何对此执行规范化？我已经对灰度进行了标准化。但是需要一些RGB图像的帮助

我想过这样做

  png = tf.read_file(filename)
  image = tf.image.decode_png(png, channels=3)
  image = tf.cast(image, tf.float32)

但要使上述功能正常工作，我需要在图像上启动sess，然后执行numpy操作。 有人能帮我在tensorflow中完成这项工作吗？

您可以使用。它线性缩放图像，使其具有零均值和单位范数

def normalized(down):

        norm=np.zeros((600,800,3),np.float32)
        norm_rgb=np.zeros((600,800,3),np.uint8)

        b=rgb[:,:,0]
        g=rgb[:,:,1]
        r=rgb[:,:,2]

        sum=b+g+r

        norm[:,:,0]=b/sum*255.0
        norm[:,:,1]=g/sum*255.0
        norm[:,:,2]=r/sum*255.0

---

如果您正在考虑如何构造您的解决方案，您可以在导入后但在批处理以进行培训/验证等之前使用数据集API添加预处理步骤。同样，如果使用队列，您可以在切换到类似于shuffle\u批处理队列的对象之前操作tf.decode\u csv提供的解码操作。

image = tf.image.per_image_standardization(image)