使用 tf.data 在 Tensorflow-2.0 中读取图像和掩模（用于分割问题）

Question

我正在尝试通过以下链接读取分割问题（​​1 类）的图像数据集。我的主文件夹包含两个文件夹，即 (a) img(b) mask。img包含图像样本并mask包含相应的掩模。我的方法是，生成图像的路径，然后更改字符串路径（即 img->mask）。我修改了此处提供的代码，现在看起来如下：

def process_path(file_path):
  file_path_str = str(file_path)
  file_path_mask = file_path_str.replace('img', 'mask') 
  # load the raw data from the file as a string
  img = tf.io.read_file(file_path)
  img = decode_img(img)

  mask = tf.io.read_file(str(file_path_mask))
  mask = decode_mask(mask)
  return img, mask

但是，当我尝试使用以下命令查看样本的大小时：

for image, mask in labeled_ds.take(1):
  print("Image shape: ", image.numpy().shape)
  print("Mask shape: ", mask.numpy().shape)

我收到以下错误：

InvalidArgumentError: NewRandomAccessFile failed to Create/Open: Tensor("arg0:0", shape=(), dtype=string) : The filename, directory name, or volume label syntax is incorrect. ; Unknown error [[{{node ReadFile_1}}]] [Op:IteratorGetNextSync]

问题：关于如何从给定文件夹中读取图像和蒙版而不出现上述错误，有什么建议吗？

Answer 1

我们可以使用它tf.regex.replace来重命名字符串。因此，使用：代替 python 字符串替换file_path_mask = tf.regex_replace(file_path, "img", "mask")。对于 TF 2.0，请使用tf.strings.regex_replace.