python - 如何在 Tensorflow 中绘制张量并将其保存为图像

Question

我正在使用 Python 推断 Tensorflow 中的全卷积网络，其中网络的输出是维度为 (375, 1242, 1) 的张量。这是输出图像，它保存每个像素属于或不属于特定类别的概率(在我的示例中为 Road 类别 - KITTY )。张量的格式为 Tensor("Slice:0", shape=(375, 1242, 1), dtype=float32)。我的问题是如何绘制该张量并将其保存为图像，以及如何将其转换为二进制，执行类似 thres=0.5, image = image > thres 的操作？

Answer 1

这个问题已经被回答过多次(例如参见 my answer )。

您首先需要使用打开的 session 评估张量以获取 numpy 数组。一旦你明白了，你必须通过做类似 np_array=np_array[:,:,0] 的事情来摆脱额外的维度。 .

然后你可以使用 matplotlib 并执行 imshow(np_array)默认情况下，它将应用颜色图并将其标准化。

如果你想要一个二进制文件，你可以按照你所说的 binary_array=(np_array>0.5).astype("int") 进行操作然后你可以输入最后的imshow(binary_array) .