如何在 Tensorflow 中 decode_jpeg 后獲取圖像的形狀？

Question

我有一個圖像，我已將其輸入 tf.image.decode_jpeg：

img = tf.io.read_file(file_path)
img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)

我試圖獲得它的高度和寬度img.shape[0]和img.shape[1] ，但都返回None 。 實際上， img.shape返回(None, None, 3) 。

我在映射到tf.data.Dataset的函數中使用它。 如何獲得圖像的真實形狀？

更新：

目前，我找到了一個解決方案，即用tf.py_function包裝代碼以tf.py_function地執行它，因為數據集創建了一個內部圖。 如果有人有另一種解決方案以純圖形方式進行處理，我將不勝感激，這將提高性能。

Answer 1

由於您已經找到了通過將代碼圍繞tf.py_function來獲取圖像形狀的解決tf.py_function 。 在這里提供解決方案以造福社區。

但是，由於在 TensorFlow 2 中默認啟用了tf.py_function ，因此您可以直接獲得如下所述的形狀，而無需將其包裹在tf.py_function周圍。

TensorFlow 1.x：

img = tf.io.read_file("sample.jpg")
img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)

with tf.Session() as sess:
  array = img.eval(session=sess)
  height = array.shape[0]
  width = array.shape[1]
  print("Height:",height)
  print("Width:",width) 

高度：320

寬度：320

張量流2：

img = tf.io.read_file("sample.jpg")
img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]

print("Height:",height)
print("Width:",width) 

高度：320

寬度：320