我使用tensorflow_hub模块来执行神经类型的转换,并得到“图像”不包含任何形状的错误。我不明白我是怎么犯错误的。
这是我的密码:
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
content_path = r'C:\Users\Sriram\Desktop\efil.jpg'
style_path = r'C:\Users\Sriram\Desktop\download1.jfif'
con
我试图使用对批处理执行检测,但下面的代码给出了setting an array element with a sequence.错误。
# load multiple images
np_images = []
for img_path in img_paths:
img = Image.open(image_path)
image_np = load_image_into_numpy_array(img)
image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
np_images.append(i
我正在从磁盘中读取一个.jpg映像列表,我想将它分成几个批次。但是我在尝试创建第一批时得到了一个ValueError。
这是我的代码:
import tensorflow as tf
import os
images_list = []
for i in range(6):
image = tf.read_file("{0}.jpg".format(i))
image_tensor = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image_tensor = tf.image.rgb_to_grayscale(ima
我想随机旋转一个图像张量(B,C,H,W)围绕它的中心(我想是二维旋转?)。我想避免使用NumPy和Kornia,这样我基本上只需要从torch模块导入。我也没有使用torchvision.transforms,因为我需要它与autograd兼容。本质上,我试图为DeepDream这样的可视化技术创建一个自动分级兼容的torchvision.transforms.RandomRotation()版本(所以我需要尽可能地避免工件)。 import torch
import math
import random
import torchvision.transforms as transform
我想测试我创建的模型。在测试时,我注意到第一个和第二个代码的预测是不同的。这两个代码使用相同的冻结干涉图,并使用相同的帧进行目标检测。如何更改第二个代码以获得与第一个代码相同的结果?
cap = cv2.VideoCapture("InputVideo.mp4")
frame_array = []
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
while cap.isOpened():
frameId = int(round(cap.g
我使用的是相同的跟踪模型,但是得到了不同的输出。
Python代码:
import cv2
import numpy as np
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms as trans
# device for pytorch
device = torch.device('cuda:0')
torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTensor')
model = torch.jit.load("t
我尝试开发对象检测API,在实现过程中出现错误,
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
while(True):
ret,image_np =cap.read()
image_np_expanded = np.expand_dims(image_np,axis=0)
image_tensor =detection_graph.get_tensor_by_n
我正在使用Tensorflow对象检测API与模型,可以检测对象的边界框和掩码。
这是我的代码:
def run_inference_for_single_image_raw(image, graph):
with graph.as_default():
with tf.Session() as sess:
ops = tf.get_default_graph().get_operations()
all_tensor_names = {output.name for op in ops for output in op.outputs}
ten
我有一个类似如下的代码:
def processImage(filename):
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
# Definite input and output Tensors for detection_graph
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
我使用Google训练了一个Tensorflow Ssd对象检测模型,并使用所提供的"export_inference_graph.py“脚本作为"Saved_model.pb”文件以"encoded_image_string_tensor“作为输入类型导出了经过训练的模型,但是当我试图对该模型进行预测时,我得到了以下错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed: [Unable to decode bytes as JPEG, PNG, GIF, o
使用Tensorflow API检测API提出了较低的detection_scores问题,不知道如何改进detection_scores,而使用较低的detection_scores out IndexError: list index of range
需要关于如何消除错误的建议
image_path = "C:/Users/Documents/pdf2txt/invoice.jpg"
def run_inference_for_single_image(image, graph):
with graph.as_default():
with tf.Sessi
我是一名学生,学习深造。我有一个项目,并使用object_detection_tutorial (代码)来检测水稻植株的病害。我想打印有疾病的位置数,而不是类标签和评分(类似于下面的图像),但我不知道怎么做。所以我真的需要帮助来解决这个问题。谢谢你。
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
我正在尝试在TensorFlow中测试SSD: Single Shot MultiBox Detector detection model pre-trained on the DOTA dataset。我遵循了谷歌的指南,所有的工作都很好,但也有错误。 然而,在运行下面的代码之后,我希望看到结果的可视化。但是什么也没发生。 with detection_graph.as_default():
with tf.compat.v1.Session(graph=detection_graph) as sess:
for image_path in TEST_IMAGE_PATHS:
我正在执行,这是一个检测图像中物体的例子。
我想要获得检测到的物体的计数,下面是给我在图像中绘制的检测到的物体的代码。但是我不能得到检测到的物体的数量。
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
for image_path in TEST_IMAGE_PATHS:
image = Image.open(image_path)
# the array based representation of the image will be use
我正在使用Tensorflow对象检测API,并使用预训练的ssd-mobilenet模型。有没有办法将每个bbox的mobilenet的最后一个全局池扩展为特征向量?我找不到包含此信息的操作的名称。
我已经能够根据github上的示例提取检测标签和bboxes:
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name( 'image_tensor:0' )
# Each box represents a part of the image where a particular object was detected.
dete
function trial(ss) { // ss is the image in base64 string
let image = new Image();
image.src = ss;
image.onload = () => {
let tensor = tf.browser.fromPixels(image, 3);
Promise.resolve(tensor).then(r => {
console.log(tensor);
我认为在运行tensorflow研究文件夹中的"inference for single image“函数时,tensorflow会在每次检测到(使用此代码)时创建一个会话。我如何保持会话打开,并用它来推断另一个图像? 我只尝试过这个“单一推断”功能,并在一个图像目录中循环它。它相当慢,而且比使用相同模型的“while true: cv2 = image capture”视频流检测慢得多。 def run_inference_for_single_image(image, graph):
with graph.as_default():
with tf.Session()
我已经使用Tensorflow对象检测API训练了一个更快的rcnn模型,并将此推理脚本与我的冻结图形一起使用:
我打算将它用于视频中的对象跟踪,但使用此脚本进行推断非常慢,因为它一次只处理一张图像,而不是一批图像。有没有办法一次对一批图像进行推断?相关的推理函数在这里,我想知道如何修改它来处理一堆图像
def run_inference_for_single_image(image, graph):
with graph.as_default():
with tf.Session() as sess:
# Get handles to input and outpu
cap = cv2.VideoCapture(0)
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
while True:
# Read frame from camera
ret, image_np = cap.read()
# Expand dimensions since the model expects images to have shape: [1,
Tensorflow对象检测模块的sess.run()函数需要大约2.5秒的时间来检测600x600图像中的圈圈。我怎样才能加速这段代码呢?
def run(image, detection_graph):
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
# Definite input and output Tensors for detection_graph
image_tensor = detection_graph.get_t