c# – 如何将Byte [](解码为PNG或JPG)转换为Tensorflows Tensor

概述我试图在Unity的项目中使用Tensorflowsharp.我面临的问题是,对于变换,您通常使用第二个Graph将输入转换为张量.Android上不支持使用的函数DecodeJpg和DecodePng,那么如何将输入转换为张量？privatestaticvoidConstructGraphToNormalizeImage(outTFGraphgraph,outTFOutput

我试图在Unity的项目中使用Tensorflowsharp.

我面临的问题是,对于变换,您通常使用第二个Graph将输入转换为张量.
Android上不支持使用的函数DecodeJpg和DecodePng,那么如何将输入转换为张量？

private static voID ConstructGraphTonormalizeImage(out TFGraph graph, out TFOutput input, out TFOutput output, TFDataType destinationDataType = TFDataType.float){    const int W = 224;    const int H = 224;    const float Mean = 117;    const float Scale = 1;    graph = new TFGraph();    input = graph.Placeholder(TFDataType.String);    output = graph.Cast(graph.div(        x: graph.Sub(            x: graph.ResizeBilinear(                images: graph.ExpandDims(                    input: graph.Cast(                        graph.DecodeJpeg(contents: input, channels: 3), DstT: TFDataType.float),                    dim: graph.Const(0, "make_batch")),                size: graph.Const(new int[] { W, H }, "size")),            y: graph.Const(Mean, "mean")),        y: graph.Const(Scale, "scale")), destinationDataType);}

其他解决方案似乎会产生不准确的结果.

也许以某种方式使用Mat对象？

和我的编辑：
我在Unity中用c#实现了一些比较,它可以部分工作.它完全不准确.我怎么会发现平均值？而且我找不到关于rgb命令的任何信息.我真的很新,所以也许我只是忽略了它. (在Tensorflow.org上)使用1.4中受过训练的MobileNet.

  public TFTensor transforminput(color32[] pic, int texturewIDth, int textureheight)    {        const int W = 224;        const int H = 224;        const float imageMean = 128;        const float imageStd = 128;        float[] floatValues = new float[texturewIDth * textureheight * 3];        for (int i = 0; i < pic.Length; ++i)        {            var color = pic[i];            var index = i * 3;            floatValues[index] = (color.r - imageMean) / imageStd;            floatValues[index + 1] = (color.g - imageMean) / imageStd;            floatValues[index + 2] = (color.b - imageMean) / imageStd;        }        TFShape shape = new TFShape(1, W, H, 3);        return TFTensor.FromBuffer(shape, floatValues, 0, floatValues.Length);    }

解决方法:

而不是提供字节数组,然后使用DecodeJpeg,您可以提供实际的浮点数组,您可以这样：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/3f4662e7ca8724f760db4a5ea6e241c99e66e588/tensorflow/examples/android/src/org/tensorflow/demo/TensorFlowImageClassifier.java#L134

float[] floatValues = new float[inputSize * inputSize * 3];int[] intValues = new int[inputSize * inputSize];bitmap.getPixels(intValues, 0, bitmap.getWIDth(), 0, 0, bitmap.getWIDth(), bitmap.getHeight());for (int i = 0; i < intValues.length; ++i) {      final int val = intValues[i];      floatValues[i * 3 + 0] = (((val >> 16) & 0xFF) - imageMean) / imageStd;      floatValues[i * 3 + 1] = (((val >> 8) & 0xFF) - imageMean) / imageStd;      floatValues[i * 3 + 2] = ((val & 0xFF) - imageMean) / imageStd;}Tensor<float> input = Tensors.create(floatValues);

要使用“Tensors.create()”,您需要至少拥有Tensorflow版本1.4.

总结

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