对一个384*384张量的图做canny,并将其转换为张量

首先需要导入相应的库：

import tensorflow as tf
import cv2
import numpy as np

接下来，读取图像并进行预处理：

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 缩放图像
img = cv2.resize(img, (384, 384))

# 转换为浮点型
img = img.astype(np.float32)

# 归一化
img = img / 255.0

然后，使用OpenCV进行Canny边缘检测：

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

最后，将边缘图像转换为张量：

# 将边缘图像转换为张量
edges_tensor = tf.convert_to_tensor(edges, dtype=tf.float32)

完整代码如下：

import tensorflow as tf
import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 缩放图像
img = cv2.resize(img, (384, 384))

# 转换为浮点型
img = img.astype(np.float32)

# 归一化
img = img / 255.0

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 将边缘图像转换为张量
edges_tensor = tf.convert_to_tensor(edges, dtype=tf.float32)