Question

Tensorflow API是否具有与OpenCV cv2.fillPoly等效的功能或可以在黑色背景上绘制填充边界框的另一个功能like this image。为了仅使用tf.bitwise_and保留原始图像中的填充框。我已尝试使用tf.image.crop_to_bounding_box，但我需要使用此功能迭代我的框，因为形状为(None,4)而无法进行迭代。

编辑：这是我的代码的一部分

            res = tf.gather(boxes,true_indices) #My boxes shape (None,4)
            back = tf.get_variable("back", shape=image.shape, dtype=tf.uint8,
                                initializer=tf.zeros_initializer(), trainable=False) #Represent background

                def my_func(x):
                    casted_boxes = tf.cast(x, dtype=tf.int32)
                    casted_img = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.uint8)
                    cropped_image = tf.image.crop_to_bounding_box(casted_img, casted_boxes[1],casted_boxes[0],
                                                              casted_boxes[3] - casted_boxes[1], casted_boxes[2] - casted_boxes[0])
                    return  back[casted_boxes[0]:, casted_boxes[1]:, :].assign(cropped_image) #Here I get a problem
            r = tf.map_fn(my_func, res, tf.uint8)

使用上面的代码，我得到：AttributeError: 'Operation' object has no attribute '_c_op'

Answer 1

我并不完全确定我会通过迭代你的方式来遵循你的意思，所以请澄清我是否错过了你的观点。

我相信您需要使用tf.map_fn来执行多个框的操作。 tf.map_fn会将一些张量流操作（通过将它们作为地图函数返回来定义）应用于数据中的每个元素。

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/map_fn

在这种情况下，您的边界框的形状为[None, 4]。在运行时，如果你有42个边界框，它们将具有某种形状，例如，该形状将是[42, 4]。

在这种情况下，

tf.map_fn将沿着42个边界框的第一维解包边界框，并将从map函数返回的任何OP应用于每个边界框，并返回连接结果。

Tensorflow中的等效fillPoly

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