使用`tf.image.resize_image_with_crop_or_pad`调整numpy数组的大小

Question

我想在形状为(h,w,2)的Numpy数组上使用tf.image.resize_image_with_crop_or_pad，以将其裁剪或填充为目标形状img = resize_image_with_crop_or_pad(img, target_height, target_width) img = np.array(img) 。

但是，当我这样做时：

img.shape

()的计算结果为{{1}}，这不是我期望的。如何将此函数的输出转换为形状正确的numpy数组？

Answer 1

img = resize_image_with_crop_or_pad(img_tensor, target_height, target_width)
with tf.Session as sess:
    img_output = sess.run(img)

现在img_output是一个numpy数组，但是请注意img必须是形状为tf.Tensor的{​​{1}}，所以您可能需要事先这样做，建议您输入的图像已经是一个numpy数组：

[1, height, width, channels]