tensorflow中MobileNet如何预处理输入答案

【问题标题】：How is the MobileNet preprocess input in tensorflowtensorflow中MobileNet如何预处理输入
【发布时间】：2022-01-07 20:23:13
【问题描述】：

当我们使用一些著名的 CNN 深度神经网络（例如 MobileNet）时，建议在将图像输入网络之前对其进行预处理。我找到了一个使用 MobileNet 的示例代码。在这段代码中，对图像的预处理是由TensorFlow 2.7.0中的以下代码完成的：

tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input(image)

我只需要在 python 中使用 PIL 和 OpenCV 对输入图像进行预处理。因此，我需要了解 TensorFlow 中 MobileNet 预处理的过程。不胜感激。

【问题讨论】：

你为什么不检查源代码？
感谢您的回复。我试图阅读源代码。还有其他操作，我应该找出他们到底在做什么。
是的，这个答案对我很有帮助。我还检查了源代码，发现它只是执行以下过程：image_array = (image_array_1 / 127.5) - 1。 @AloneTogether

【解决方案1】：

如前所述here:

[...] mobilenet.preprocess_input 将在 -1 和 1 之间缩放输入像素。

如前所述，您还可以查看source code 本身。对于opencv，您只需使用cv2.resize(*) 和cv2.normalize(*)。

【讨论】：

cv.resize 用于“空间”重新采样图像，即“更改分辨率”。这可能需要适应网络的输入形状，但它不会缩放像素值。
感谢您的提示。
感谢您的回复。 TensorFlow 和 Keras 使用 PIL 而不是 OpenCV。我测试并发现 PIL 和 OpenCV 在读取图像时几乎没有区别。因此，我认为我应该使用 PIL 中的规范化。