我已经搜索了类似的问题，但没有找到解决方案。我有16位灰度图像，并且正在尝试将它们适合keras ImageDataGenerator。使用像flow_from_dataframe之类的函数时，它会产生全部具有相同像素值（不正确）的图像。
我尝试使用keras preprocess_input，使用自定义预处理功能将其重新缩放为[0,1]，再缩放为[-1,1]，但是这些都不起作用。我还在ImageDataGenerator中设置了color_mode ='grayscale'。
我进一步测试了转换为8位的方法，并且可以正常工作。我将通道数增加了三倍，这不是问题，因为它仍然适用于8位。我已经知道在这种情况下keras使用PIL库读取图像，并且由于它不能正确处理16位，因此它会返回该错误。我看到我们可以为加载图像设置一个不同的库，但是我不知道该怎么做。
有人知道使用16位图像的替代方法吗？在最后一种情况下，我会尝试使用自定义生成器，但是我真的很想从已经构建和测试的功能中受益。
[我旨在使用这些图像来微调预先训练的网络，因此我想标准化我使用的输入类型。
谢谢。
您可能想要编写自己的ImageDataGenerator并覆盖一些方法来按预期加载数据。
有some great blog articles解释了您需要的一切。
然后您必须确保覆盖的__data_generation方法将您的.tiff图像正确加载到numpy数组中，或者您事先将其转换并仅加载它们。
测试生成器（do it！），并检查它是否产生了您期望的输出，也非常简单。