从目录加载带有图像数据集的灰度PNG返回3通道张量

Question

我有一组灰度png图像，分为两个目录。根据文档，我使用了来自目录的image\u dataset\u将它们作为数据集对象加载。当我使用element_spec检查加载的内容时，它显示图像有3个通道：

from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory
Dataset = image_dataset_from_directory('path/to/files')
Dataset.element_spec

返回：

Found 14000 files belonging to 2 classes.

(TensorSpec(shape=(None, 256, 256, 3), dtype=tf.float32, name=None), TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.int32, name=None))

使用MATLAB将图像保存为灰度PNG，我已使用Linux命令文件确认它们为灰度：

$ file path/to/files/class_1/file_1.png

path/to/files/class_1/file_1.png: PNG image data, 256 x 256, 8-bit grayscale, non-interlaced

现在我需要告诉image\u dataset\u from\u directory以灰度形式加载这些文件，或者我需要将3通道张量数据集对象转换为1通道张量。我该怎么做呢？

编辑：

有关使用identify（来自ImageMagick）在磁盘上创建文件的更多信息：

$ identify -verbose path/to/files/class_1/file_1.png

Image: AI_Optrap/Samples/Set4/relaxed/HL60_normoxia_1_1.png
  Format: PNG (Portable Network Graphics)
  Mime type: image/png
  Class: PseudoClass
  Geometry: 256x256+0+0
  Units: Undefined
  Type: Grayscale
  Base type: Grayscale
  Endianess: Undefined
  Colorspace: Gray
  Depth: 8-bit
  Channel depth:
    gray: 8-bit
  Channel statistics:
    Pixels: 65536
    Gray:
      min: 0 (0)
      max: 255 (1)
      mean: 135.92 (0.533021)
      standard deviation: 36.3709 (0.142631)
      kurtosis: 1.51412
      skewness: 0.035325
      entropy: 0.87207
  Colors: 256

Answer 1

默认情况下，image_dataset_from_directory转换为3个通道。请看documentation：

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    directory, labels='inferred', label_mode='int', class_names=None,
    color_mode='rgb', batch_size=32, image_size=(256, 256), shuffle=True, seed=None,
    validation_split=None, subset=None, interpolation='bilinear', follow_links=False
)

Color Mode: One of "grayscale", "rgb", "rgba". Default: "rgb". Whether the images will be converted to have 1, 3, or 4 channels.

所以只要用这句话：

Dataset = image_dataset_from_directory('path/to/files', color_mode='grayscale')

现在，您的图像将转换为(None, 256, 256, 1)