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Keras在生成训练和验证数据时，有2种方式：从内存加载、从硬盘加载，即ImageDataGenerator的flow和flow_from_directory函数。

 

其中flow_from_directory方式，Keras通过PIL读取图像文件，读到的数据是RGB顺序的。

而flow方式，由用户读取图像文件，加载到内存，如果此时用户用OpenCV的方式读取文件，则数据是BGR顺序的。

 

因此，需注意图像数据格式的一致性。

如果训练通过flow_from_directory读取，判断图片时通过OpenCV读取，则会出现紊乱，结果会差别较大。

 

在训练和图片识别采用的包不同导致图像数据格式不一致时，要做RGB、BGR顺序的转换：

1、统一用BGR顺序：在ImageDataGenerator中传入preprocessing_function，把RGB的转换为BGR

def img_rgb2bgr(img):
    return img[: , : , : : -1]

2、统一用RGB顺序：在OpenCV读取图像文件时，把BGR的转换为RGB

import cv2
from PIL import Image

img = cv2.imread("plane.jpg")
image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))