python - TensorFlow查找具有匹配值的像素

Question

我正在尝试创建用于训练 2 类语义分割网络的数据批次。目标分割图像有 2 层，第一层为 1 类的所有像素，否则为 0。第二层具有反转的像素。

在数据集中，我的输出图像是带有[255,255,255]和的 3 通道 rgb 图像[0,0,0]。输入和输出图像存储在 tf-record 文件中。

当我在 numpy 中进行实验时，我使用以下代码创建了一个 2 通道二进制图像：

c1_pix = np.all(op_img == np.array([255,255,255]), axis=2)
c1_pix = c1_pix.reshape(*(h,w), 1)
op_arr = np.concatenate((c1_pix, np.invert(c1_pix)), axis=2)

这给了我想要的 2 层 1s 和 0s 图像。

我试图在 tensorflow 中重复它，我是新手。我试过了c1_pix = tf.where(tf.equal(op_img, [[[255,255,255]]]))。它似乎有效，但它返回 1 和 0 的 3 通道 int64 张量，我无法反转它。

有人可以帮我解决这个问题吗？

谢谢，

Answer 1

在浏览了一段时间的 tf 文档后，我想出了以下解决方案

c1_pix, _, _ = tf.split(tf.equal(op_img,[[[255,255,255]]]), 3, axis=-1)
c2_pix = tf.logical_not(c1_pix)
new_op_img = tf.concat([c1_pix, c2_pix], -1)

这对我有用。