Python tf.image.sobel_edges用法及代码示例

返回一个持有 Sobel 边图的张量。

用法

tf.image.sobel_edges(
    image
)

参数

image 形状为 [batch_size, h, w, d] 和类型 float32 或 float64 的图像张量。图片必须为 2x2 或更大。

张量保持每个通道的边图。返回一个形状为 [batch_size, h, w, d, 2] 的张量，其中最后两个维度包含 [[dy[0], dx[0]], [dy[1], dx[1]], 。 .., [dy[d-1], dx[d-1]]] 使用 Sobel 滤波器计算。

示例用法：

对于一般用途，image 将从以下文件加载：

image_bytes = tf.io.read_file(path_to_image_file)
image = tf.image.decode_image(image_bytes)
image = tf.cast(image, tf.float32)
image = tf.expand_dims(image, 0)

但出于演示目的，我们为 image 使用随机生成的值：

image = tf.random.uniform(
  maxval=255, shape=[1, 28, 28, 3], dtype=tf.float32)
sobel = tf.image.sobel_edges(image)
sobel_y = np.asarray(sobel[0,:,:,:, 0]) # sobel in y-direction
sobel_x = np.asarray(sobel[0,:,:,:, 1]) # sobel in x-direction

为了显示 sobel 结果，可以使用 PIL 的 Image Module：

# Display edge maps for the first channel (at index 0)
Image.fromarray(sobel_y[..., 0] / 4 + 0.5).show()
Image.fromarray(sobel_x[..., 0] / 4 + 0.5).show()

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.image.sobel_edges。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。