crop_img = np.expand_dims(cv2.resize(crop_img, (160, 160)), 0)是什么意思
时间: 2024-06-06 10:07:55 浏览: 7
这段代码的作用是将一个裁剪好的图像(crop_img)进行扩展维度和缩放处理。具体来说:
- np.expand_dims()函数用于将数组的维度进行扩展,这里是将裁剪好的图像(crop_img)的维度从 (H, W, C) 扩展为 (1, H, W, C)。这样做的目的是为了将单张图像转换为一个 batch,以便后续进行深度学习模型的推理。
- cv2.resize()函数用于对图像进行缩放处理,这里将裁剪好的图像缩放到了 (160, 160) 的尺寸。这样做的目的是为了将图像大小调整到模型输入的大小,以便后续进行深度学习模型的推理。
相关问题
import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt img1 = plt.imread("Trump.jpg")/255. plt.imshow(img1) img2 = plt.imread('Trump2.jpg')/255. plt.imshow(img2) img1 = tf.image.resize(img1,(500,500)) img1 = tf.convert_to_tensor(img1,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img1 = tf.expand_dims(img1,axis=0) img2 = tf.image.resize(img2,(500,500)) img2 = tf.convert_to_tensor(img2,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img2 = tf.expand_dims(img2,axis=0) img = tf.concat([img1,img2],axis=0) roi = tf.image.crop_and_resize(img,[[0.5,0.5,1,1],[0.5,0.5,1,1]],[0,1],crop_size=(100,100)) # 图像展示 plt.imshow(img[0]) plt.imshow(img[1]) plt.imshow(roi[0]) plt.imshow(roi)以上代码有什么问题
以上代码有如下问题:
1. 缺少必要的导入语句,需要在代码开头添加导入tensorflow和matplotlib.pyplot的语句。
2. 在使用plt.imshow函数展示图像时,应该使用不同的子图来展示不同的图像,否则会在同一张图上叠加多个图像。
3. 在使用tf.image.crop_and_resize函数时,boxes参数应该是一个二维张量,每一行代表一个目标框的坐标。而在代码中,boxes参数被赋值为了一个列表,需要将其改为二维张量形式。
4. 在使用tf.image.crop_and_resize函数时,boxes参数和box_indices参数应该有相同的行数,代表每个目标框对应的图像在输入张量中的索引。在代码中,box_indices参数被赋值为了[0,1],但是boxes参数只有一行,需要将其改为两行,以对应两个目标框。
5. 在使用plt.imshow函数展示裁剪后的图像时,需要指定cmap参数为None,否则图像会以灰度图的形式展示。
以下是修改后的代码:
```
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载图像
img1 = plt.imread("Trump.jpg")/255.
img2 = plt.imread('Trump2.jpg')/255.
# 展示图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img1)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img2)
plt.show()
# 预处理图像
img1 = tf.image.resize(img1, (500, 500))
img1 = tf.convert_to_tensor(img1, dtype=tf.float32)
img1 = tf.expand_dims(img1, axis=0)
img2 = tf.image.resize(img2, (500, 500))
img2 = tf.convert_to_tensor(img2, dtype=tf.float32)
img2 = tf.expand_dims(img2, axis=0)
img = tf.concat([img1, img2], axis=0)
# 裁剪图像
boxes = tf.constant([[0.5, 0.5, 1, 1], [0.5, 0.5, 1, 1]])
box_indices = tf.constant([0, 1])
roi = tf.image.crop_and_resize(img, boxes, box_indices, crop_size=(100, 100))
# 展示图像
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(img1[0])
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(img2[0])
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(roi[0], cmap=None)
plt.show()
```
def cartoonize(load_folder, save_folder, model_path): input_photo = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3]) network_out = network.unet_generator(input_photo) final_out = guided_filter.guided_filter(input_photo, network_out, r=1, eps=5e-3) all_vars = tf.trainable_variables() gene_vars = [var for var in all_vars if 'generator' in var.name] saver = tf.train.Saver(var_list=gene_vars) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_path)) name_list = os.listdir(load_folder) for name in tqdm(name_list): try: load_path = os.path.join(load_folder, name) save_path = os.path.join(save_folder, name) image = cv2.imread(load_path) image = resize_crop(image) batch_image = image.astype(np.float32)/127.5 - 1 batch_image = np.expand_dims(batch_image, axis=0) output = sess.run(final_out, feed_dict={input_photo: batch_image}) output = (np.squeeze(output)+1)*127.5 output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imwrite(save_path, output) except: print('cartoonize {} failed'.format(load_path))
这是一个用于将图像转换为卡通风格的函数。它使用了一个基于UNet的生成器网络来实现转换。函数的输入参数包括加载图像的文件夹路径load_folder,保存结果的文件夹路径save_folder,以及模型的路径model_path。
函数首先创建了一个占位符input_photo,用于接收输入图像。然后使用UNet生成器网络对输入图像进行转换,得到网络的输出network_out。接下来,使用guided_filter对输入图像和网络输出进行引导滤波,得到最终的输出final_out。
函数使用tf.trainable_variables()获取所有可训练的变量,并通过筛选将属于生成器网络的变量gene_vars提取出来。然后创建一个Saver对象,用于保存和恢复模型时只操作生成器网络的变量。
接下来,创建一个tf.Session,并进行全局变量的初始化。然后通过saver.restore()方法恢复生成器网络的权重,这里使用了最新的checkpoint。
接下来,函数列举了加载文件夹中的所有图像文件,并使用循环对每个图像进行卡通化处理。首先读取图像,并使用之前定义的resize_crop函数对图像进行尺寸调整和裁剪。然后将图像归一化为[-1, 1]的范围,并在第0维上扩展一个维度,以适应网络输入的要求。接下来,通过sess.run()方法运行最终输出final_out,将输入图像传入input_photo的占位符中。得到的输出经过反归一化处理,再进行像素值的裁剪和类型转换,并使用cv2.imwrite()保存结果图像。
最后,函数通过try-except语句来处理异常情况,如果处理某个图像失败,则打印出错误信息。
总之,这个函数可以将指定文件夹中的图像转换为卡通风格,并保存到指定文件夹中。
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