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()