Tensorflow 相当于 cv2.addWeighted？

Question

cv2.addWeighted()是否有等效的 TensorFlow ？ 我需要这个 function 来对我的tf.dataset object 进行图像处理。

如果没有，我如何使用 OpenCV 方法和 TensorFlow 来获得相同的结果？

下面是我的代码供参考。

import tensorflow as tf
from tensorflow.image import ResizeMethod
import pathlib
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image

np.set_printoptions(precision=4)
filepaths = df['filepath'].values
labels = df[[0,2,4]].values


ds_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filepaths, labels))

def read_image(image_file, labels):
    img = tf.io.read_file(image_file)
    img = tf.image.decode_png(img, channels=3, dtype=tf.uint8)

    
    img = tf.image.resize(img, [512, 512], preserve_aspect_ratio=False)
    
    img2 = ...
    
    # Need something equivalent to cv2.addWeighted() to use on img and img2
  
    return img, labels

ds_train = ds_train.map(read_image).batch(32, drop_remainder = True)

如果这个问题已经得到回答，我提前道歉。 我到处搜索，找不到复制它的方法。

Answer 1

我想我可能已经通过使用其他 tensorflow 函数找到了解决方法。

import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
def tensorflow_addWeighted(img1, img2):
     img = img1 * tf.multiply(tf.ones(image1_shape, dtype = tf.uint8), alpha) + img2 * tf.multiply(tf.ones(image2_shape, dtype = tf.uint8), beta) + lambda
     return img

这与 OpenCV 文档中的公式相同，使用 tensorflow 实现。 Alpha、Beta 和 lambda 是相应的权重值，就像您在 OpenCV 中使用它们一样。