tf.split()函数的用法

最新推荐文章于 2024-01-07 12:35:32 发布

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本文介绍如何利用TensorFlow对图像进行分割操作，并展示了具体的代码实现过程。通过使用Python的PIL库加载图像，并将图像转换为NumPy数组，然后利用TensorFlow的split函数对图像的不同通道进行分割。

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from PIL import  Image
import numpy as np
import tensorflow as tf

'''
    split 对维度进行分割
        tf.split( 
                data,  数据图片 ( 300*600*3)
                num_or_size_splits , 分割的数组 传个数  
                axis，  代表维度，当前的维度为  0  1 2
        )
        
        tf.split(data,3,2)   得到数据的维度为  [(300,600,1),(300,600,1),(300,600,1)]
        tf.split(data,[100.200,300],1)   得到数据的维度为  [(300,100,3),(300,100,3),(300,200,3)]
        
'''


img = Image.open('./test_data/tabby_cat.png')
img = np.array(img)

a = tf.split(img,3,2)


with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    a1  = sess.run([a ])

    # for i in range(len(a1[0])):
    #     print(a1[i].shape  )

    for i in range(len(a1[0])):
        # print(type(a1[0][i]))

        print(a1[0][i].shape)













# print(img.shape)

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