tensorflow之讀取jpg圖像長(zhǎng)和寬實(shí)例
更新時(shí)間：2020年06月18日 14:48:30 作者：g0415shenw
這篇文章主要介紹了tensorflow之讀取jpg圖像長(zhǎng)和寬實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
有時(shí)需要讀取jpg圖像的長(zhǎng)和寬，tensorflow提供了很好的支持
直接上示例
decode_jpeg_data = tf.placeholder(dtype=tf.string)
decode_jpeg = tf.image.decode_jpeg(decode_jpeg_data, channels=3)
image_data = tf.gfile.FastGFile("C:/Users/shenwei/Desktop/timg.jpg", 'rb').read()
print(len(image_data))
with tf.Session() as sess:
image = sess.run(decode_jpeg,feed_dict={decode_jpeg_data: image_data})
print(image.shape[0])
print(image.shape[1])
注意看image，shape是(800,800,3) 表示長(zhǎng)為800 寬為800 3個(gè)通道
補(bǔ)充知識(shí)：TensorFlow中multiply和matmul的區(qū)別
TensorFlow中multiply是兩個(gè)矩陣之間對(duì)應(yīng)元素相乘，可以是矩陣*矩陣，也可以是矩陣*向量或是矩陣*一個(gè)數(shù)；
而matmul則是矩陣相乘，是矩陣行*矩陣列，即a x b。如下所示：
這個(gè)是multiply，矩陣對(duì)應(yīng)元素相乘
這個(gè)是matmul，即行 x 列
以上這篇tensorflow之讀取jpg圖像長(zhǎng)和寬實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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