Keras img_to_array中有什么？ （与C＃中的位图数组相比）

Question

我试图了解keras.preprocessing.image.img_to_array中的内容吗？

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.8/tensorflow/python/keras/_impl/keras/preprocessing/image.py

当我查看数组的内容时，它们如下（所有元素都在float中）：

image1 = img_to_array(image.load_img(ImagePath, target_size=(128,128))) / 255

[0.16470588743686676, 0.3019607961177826, 0.07450980693101883], [0.1we23423423486676, 0.3023423423423423, 0.01353463453458483] ......

似乎它们是图像的RGB通道，但为什么是分数呢？但是，如果我用C＃查看位图，它们是整数，例如（Alpha，R，G，B）

[100,123,024,132],[021,055,243,015].... 

有人可以解释一下C＃中由img_to_array和位图数组格式生成的图像数组有什么区别吗？

谢谢， PCG

Answer 1

img_to_array在Keras implementation的文档字符串中有很好的解释：

def img_to_array(img, data_format='channels_last', dtype='float32'):
    """Converts a PIL Image instance to a Numpy array.
    # Arguments
        img: PIL Image instance.
        data_format: Image data format,
            either "channels_first" or "channels_last".
        dtype: Dtype to use for the returned array.
    # Returns
        A 3D Numpy array.
    # Raises
        ValueError: if invalid `img` or `data_format` is passed.
    """

因此它将使用PIL Image实例并将其转换为numpy数组，并使用dtype float32。如果从PNG图像开始，则图像内部的值将介于0到255之间。这通常由8位无符号整数表示； img_to_array但是会​​强制浮动。在您的代码示例中，数组除以255，因此这就是为什么最终会产生0到1之间的浮点数。

Answer 2

每个位的值从0到255不等，并且在您的代码“ image1 = img_to_array（image.load_img（ImagePath，target_size =（128,128）））/ 255”中，所有值均除以255，这使其浮点数有所不同从0到1。此代码实际上是用于将值的范围从0-255减小到0-1。希望对您有所帮助，如果您使用什么正常值，请尝试不使用“ / 255”，例如“ image1 = img_to_array（image.load_img（ImagePath，target_size =（128,128）））”。