tf.image.convert_image_dtype(image, dtype)

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前几天把网上找的一个检测抓取框的代码改成ROS node发现结果一直很离谱，抓取框坐标比图片还大，今天突然想起来又看了看代码，发现了问题出在tf.image.convert_image_dtype(image, dtype)这个函数在进行类型转换时自动的scale上。
这个是我一开始写的用来读取png或者jpg图片，然后输入到网络里的代码：

def image_input(image_path):
    height =224
    width = 224
    image = tf.image.decode_png(tf.read_file(image_path), channels=3)
    image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)
    image = tf.image.resize_images(image, [height,width])
    return image

这里tf.image.decode_png 得到的是uint8格式，范围在0-255之间，经过convert_image_dtype 就会被转换为区间在0-1之间的float32格式，网络输出的结果也没毛病。

在ROS node里，因为要从我的相机那里订阅图片的message，所以用了cv3_bridge先把ros msg转换成opencv的图片格式，再转成numpy.array输入到placeholder里。我犯的错误就是把placeholder的数据类型写成了float32。

self.images_original = tf.placeholder(tf.uint8, [None,None,3], name="input_images")
self.image = self.image_process(self.images_original)
...
    def image_process(self, image):
        height =224
        width = 224
        image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)
        image = tf.image.resize_images(image, [height,width])
        return image

这样的话，0-255区间的uint8格式的numpy.array被直接转成了float32格式，而tf.image.convert_image_dtype(image, dtype) 对于输入为float类型的数认为已经处在0-1区间，就不会进行scale了，所以最后输入到网络中的图像并不是0-1区间的值。