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我会尽力在这里提供一个可重现的例子。
我有一张图片:
Aaron Eckhart 的这张图片是 (150, 150)
我的目标是通过对像素进行数学运算来扰乱此图像的 ROI,但是,问题是数学运算必须作为 tensorflow 张量来完成,因为要完成的数学运算是将张量乘以它缩放梯度(这也是一个大小为 (row_pixels, column_pixels, 3) 的张量)
所以这是我想象的过程:
以 numpy 数组的形式读入图像 RGB 大小:(1, 150, 150, 3) (1 是批处理尺寸)
w, h = img.shape
ret = np.empty((w, h, 3), dtype=np.uint8)
ret[:, :, 0] = ret[:, :, 1] = ret[:, :, 2] = img
使像素值介于0和1之间
img = (faces1 - min_pixel)/(max_pixel - min_pixel)
我在范围内(步数):
(a) 提取图像的ROI 这是我不明白该怎么做的部分
(b) 计算较小img ROI张量损失的梯度
loss = utils_tf.model_loss(y, preds, mean=False)
grad, = tf.gradients(loss, x)
(c) 将 img ROI 张量乘以损失梯度
scaled_grad = eps * normalized_grad
adv_img = img + scaled_grad
(d) 将这个新扰动的 ROI 张量放回与原始张量相同的位置 这是我不明白该怎么做的另一部分
这将导致图像中只有一些像素值被扰动而其余的保持不变
最佳答案
给定一张图片:
(a) 从图像中获取感兴趣区域((440, 240), (535, 380)):
roi_slice = tf.slice(
image_in,
[top_left_x, top_left_y, top_left_z],
[roi_len_x, roi_len_y, bottom_right_z]
)
获取与图像大小相同的 ROI 的 bool 掩码
roi_mask = tf.ones_like(roi_slice)
mask_canvas = tf.image.pad_to_bounding_box(
[roi_mask],
top_left_x,
top_left_y,
np_image.shape[0],
np_image.shape[1]
)
bool_mask = tf.cast(mask_canvas, tf.bool)
(b) 出于本示例的目的,我使用了假渐变,但您可以替换为您的真实渐变。
fake_gradients = tf.ones_like(image_in) * 0.2
(c) Mask the gradients,得到ROI所在的梯度,否则为0。
masked_gradients = tf.where(bool_mask[0], fake_gradients, mask_canvas[0])
(d) 制作图像的可编辑副本并使用蒙版渐变更新它
# Make an editable copy of the image
editable_image = tf.get_variable(
name='editable_image', shape=image_in.shape, dtype=tf.float32)
init_op = tf.assign(editable_image, image_in)
# Make sure we don't update the image before we've set its initial value.
with tf.control_dependencies([init_op]):
update_roi_op = tf.assign_add(editable_image, masked_gradients)
您可以找到一个完整的 Colab 示例 on GitHub .
关于python - 将图像编辑为 tensorflow 张量 python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51698848/
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