如何在 Tensorflow 中绘制张量并将其保存为图像

Question

我正在使用 Python 在 Tensorflow 中推断全卷积网络，其中网络的输出是具有维度 (375、1242、1) 的张量。这是包含每个像素是否属于特定类的概率的输出图像（在我的示例中，道路类 - KITTY ）。张量具有这种格式Tensor("Slice:0", shape=(375, 1242, 1), dtype=float32)。我的问题是如何绘制并将此张量保存为图像，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）。

您首先需要评估张量以使用开放会话获取 numpy 数组。一旦你明白了，你必须通过像np_array=np_array[:,:,0] 这样的事情来摆脱额外的维度。

然后您可以使用 matplotlib 并执行 imshow(np_array) 默认情况下它将对其应用颜色图并对其进行规范化。

如果你想要一个二进制文件，你可以按照binary_array=(np_array>0.5).astype("int") 所说的那样做，那么你可以得到一个最终的imshow(binary_array)。