如何绘制tf.image.sobel_edges返回的图像张量

Question

我想使用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

runfile('E：/projects/Github programs/image recognition/sobleEdge.py'， wdir='E：/projects/Github programs/image recognition'( 回溯(最近一次调用(：

文件 "，第 1 行，在 runfile('E：/projects/Github programs/image recognition/sobleEdge.py'， wdir='E：/projects/Github programs/image recognition'(

文件"C：\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py"，第 827 行，在运行文件中 可执行文件(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 中 exec(compile(f.read((， filename， 'exec'(， namespace(

文件 "E：/projects/Github programs/image recognition/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 中 没有其他{}(，**kwargs(

文件 "C：\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib__init__.py"，第 1589 行，位于内部 return func(ax， *map(sanitize_sequence， args(， **kwargs(

文件 "C：\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\cbook\deprecation.py"，第 369 行，包装器 return func(*args， **kwargs(

文件 "C：\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\cbook\deprecation.py"，第 369 行，包装器 return func(*args， **kwargs(

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

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

类型错误： 图像数据的形状 (1， 565， 750， 3， 2( 无效

有人可以帮我如何绘制tf.image.sobel_edges返回的张量

吗

Answer 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，其中最后两个维度在 X 和 Y 方向上保持 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：单击此处查看输出图像