image = tf.image.per_image_standardization(image)
时间: 2023-11-23 08:07:46 浏览: 87
在您的代码中,`tf.image.per_image_standardization` 函数用于对图像进行标准化处理。该函数的作用是对每个图像进行零均值化和归一化,使得图像的像素值在均值为0,标准差为1的范围内。
如果您要处理多个图像,而不仅仅是一个图像,您需要对每个图像分别应用 `per_image_standardization` 函数。以下是修改后的代码示例:
```python
for index, img in enumerate(test_img):
image = Image.open(img)
image = image.resize([208, 208])
image_array = np.array(image)
image = tf.cast(image_array, tf.float32)
image = tf.image.per_image_standardization(image) # 对每个图像进行标准化处理
image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])
logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)
logit = tf.nn.softmax(logit)
```
这样,您就可以对每个图像应用标准化处理,并将它们作为批量输入传递给模型。注意,在这个例子中,我们仍然使用了 `BATCH_SIZE` 的值为 1,因为每次处理一个图像。如果要处理多个图像,可以将 `BATCH_SIZE` 的值设置为大于 1 的数。
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