源描述

Load an image converting from grayscale or alpha as needed.Parameters----------filename : stringcolor : boolean    flag for color format. True (default) loads as RGB while False    loads as intensity (if image is already grayscale).Returns-------image : an image with type np.float32 in range [0, 1]    of size (H x W x 3) in RGB or    of size (H x W x 1) in grayscale.

这是一个如何使用它的示例

input_image = 255 * caffe.io.load_image(IMAGE_FILE)

我的问题是，如果IMAGE_FILE是RGB颜色，每个通道值在0-255之间，而返回值caffe.io.load_image(IMAGE_FILE)在[0,1]范围内，将其乘以255后，每个通道的范围仍然是0-255。

那么，为什么要进行这一步呢？

回答：

将图像读取为[0..1]范围内的浮点类型的原因包括：

1. 有些模型不会将输入重新缩放回[0..255]，而是在[0..1]范围内处理输入。
2. 在处理图像时，将像素值从uint类型转换为浮点类型时，通常会将像素值缩放到[0..1]范围（例如，Matlab的im2double，im2single）。
3. 一些图像格式的数据范围在[0..65536]（每像素2字节），在这种情况下，保持范围固定并仅调整缩放比例会比较方便。