如何绘制 tf.image.sobel_edges 返回的图像张量

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何绘制 tf.image.sobel_edges 返回的图像张量

【英文标题】：How to plot the image tensor returned by tf.image.sobel_edges

【发布时间】：2020-01-18 12:01:43

【问题描述】：

我想通过tf.image.sobel_edges在张量流中使用sobel edge。

以下是代码

import tensorflow as tf
import skimage.io
import numpy as np
from tensorflow import keras
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

image = skimage.io.imread('table1.jpg')

image=np.array(image)
image = tf.cast(image, tf.float32)
image=tf.compat.v1.expand_dims(image, 0)

sobel= tf.image.sobel_edges(image)

sess = tf.Session()
SobelImage=sess.run(sobel)
plt.imshow(SobelImage)
sess.close() 

当我运行程序时，我得到了

runfile('E:/projects/Github 程序/图像识别/sobleEdge.py', wdir='E:/projects/Github 程序/图像识别') Traceback（最近一次调用最后一次）：

文件“”，第 1 行，在 runfile('E:/projects/Github程序/图像识别/sobleEdge.py', wdir='E:/projects/Github程序/图像识别')

运行文件中的文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py”，第 827 行 execfile(文件名，命名空间)

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py”，第 110 行，在 execfile exec（编译（f.read（），文件名，'exec'），命名空间）

文件“E:/projects/Github 程序/图像识别/sobleEdge.py”，第 29 行，在 plt.imshow(SobelImage)

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py”，第 2677 行，在 imshow 没有别的), **kwargs)

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib__init__.py”，第 1589 行，在内部 return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs)

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\cbook\deprecation.py”，第 369 行，在包装器中 返回函数(*args, **kwargs)

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\cbook\deprecation.py”，第 369 行，在包装器中 返回函数(*args, **kwargs)

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes_axes.py”，第 5660 行，在 imshow im.set_data(X)

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\image.py”，第 683 行，在 set_data .format(self._A.shape))

TypeError：图像数据的形状无效（1、565、750、3、2）

谁能帮我绘制tf.image.sobel_edges返回的张量

【参考方案1】：

sobel= tf.image.sobel_edges(image)
print(sobel.shape)
cv2.imshow("image", image)
sobel_x = np.asarray(sobel[0, :, :, :, 0])  #  Sobel_X
sobel_y = np.asarray(sobel[0, :, :, :, 1])  #  Sobel_Y
cv2.imshow("Sobel_x",sobel_x)
cv2.imshow("Sobel_y",sobel_y)
cv2.waitKey(0)

由于 sobel_edge 函数的输出是一个形状为 [batch_size, h, w, d, 2] 的 5D 张量，其中最后两个维度保持 X 和 Y 方向的 Sobel 边缘响应。此外，要显示，您需要先将张量转换为 np 数组，因为 cv2 无法直接处理张量。 输出：click to see the output image here