问题描述
我创建了 tf.Dataset 管道来读取和预处理 png 图像。这些图像是深度图像。不幸的是，它们包含我想替换的异常值。每个像素的值通常在 5000 - 10000 范围内，但一些异常值（背景或其他东西）的值高于 20k。这些是我想用零替换的值。
我使用以下两个函数来读取图像，但它们不允许我更改这些像素的值，因为函数 tf.io.decode_image 将值标准化为整个 dtype 范围（0-255默认为 uint8）。浮点数归一化为 0-1 等
depth_image = tf.io.read_file(image_file_path)
depth_image = tf.io.decode_image(depth_image,channels=1)
我无法使用 tf.io.read_file 的输出，因为它尚未表示为 png 文件并包含文件的标题。
我尝试使用 PIL.open 而不是 tf.io.read_file 加载图像，但没有成功并显示错误消息：来自 PIL 模块的 AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'read'。
我也试过 tf.keras.preprocessing.image.load_img，它在内部使用 PIL 并出现相同的错误。
在没有 tensorflow 的情况下使用 PIL.open 效果很好。
如何在不标准化像素值的情况下将文件读取为 png，以便我可以根据原始值替换它们？
编辑：
唯一的问题是我使用的 tf.io.decode_image 与 png 文件中使用的数据类型不同。我必须使用 uint16 dtype 才能按预期工作：
tf.io.decode_image(depth_image,channels=1,dtype=tf.uint16)
如果指定了不同的数据类型而不是图像文件中使用的数据类型，则像素值将转换为该指定数据类型的范围，同时保持与这些数据类型范围的“比率”。
解决方法
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