Input ‘image‘ of ‘EncodeJpeg‘ Op has type float32 that does not match expected type of uint8.

最新推荐文章于 2022-03-07 16:30:18 发布

海宝7号

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分类专栏： python2021 文章标签： tensorflow 深度学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dongbao520/article/details/120119348

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在使用Python和TensorFlow处理图像时遇到错误：Input 'image' of 'EncodeJpeg' Op has type float32 that does not match expected type of uint8。该错误源于数据类型不匹配，解决方案是将图像数据类型转换为uint8。示例代码中展示了如何读取图像并进行解码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Input ‘image’ of ‘EncodeJpeg’ Op has type float32 that does not match expected type of uint8.
今天在使用python 编写 tensorflow 改变图片大小的脚本时，运行出现如下错误。

Input ‘image’ of ‘EncodeJpeg’ Op has type float32 that does not match expected type of uint8.
可以很清楚的看出是传入类型错误导致的。

所以只需要将类型转换正确即可。

脚本代码：

-- coding:utf-8 --

import tensorflow as tf

读取原始图像数据

image_data_raw = tf.gfile.FastGFile(’./rose.jpg’).read()

with tf.Session() as sess:
# 对图像进行解码
image_data = tf.image.decode_jpeg(image_data_raw)

print image_data.eval()                                          

# 首先将图片数据转化为实数类型。这一步将0~255的像素值转化为0.0~1.0范围内的实数
# 大多数图像处理API支持证书和实数类型输入。如果输入是整数类型，这些API会
# 在内部将输入转化为实数后处理，再将输出转化为整数。如果有多个处理步骤，在整数和
# 实数之间的反复转化将导致精度损失，因此推荐在图像处理前将其转化为实数类型。
image_data = tf.image.convert_image_dtype(image_data, dtype=tf.float