我有一个12通道的小图像，其值必须分配给3通道的大图像（请找到下面的代码）。
大图像的高度=小图像的高度* 2
大图像的宽度=小图像的宽度* 2
我已经在numpy库中编写了一个对我来说很好的函数。我想知道如何使用张量流实现相同的功能。还想知道是否有api的功能与我在tensorflow中的功能相同。
def reconstruct_image(image):
image=np.array(image)
M=image.shape[0]
N=image.shape[1]
img = np.zeros((M* 2, N* 2,3))
# For red channel
img[0:2*M:2,0:2*N:2,0]=image[:,:,0]
img[0:2*M:2,1:2*N:2,0]=image[:,:,1]
img[1:2*M:2,0:2*N:2,0]=image[:,:,2]
img[1:2*M:2,1:2*N:2,0]=image[:,:,3]
#For green channel
img[0:2*M:2, 0:2*N:2,1] = image[:,:,4]
img[0:2*M:2, 1:2*N:2,1] = image[:,:,5]
img[1:2*M:2, 0:2*N:2,1] = image[:,:,6]
img[1:2*M:2, 1:2*N:2,1] = image[:,:,7]
img[0:2*M:2, 0:2*N:2,2] = image[:,:,8]
#For blue channel
img[0:2*M:2, 1:2*N:2,2] = image[:,:,9]
img[1:2*M:2, 0:2*N:2,2] = image[:,:,10]
img[1:2*M:2, 1:2*N:2,2] = image[:,:,11]
return img
感谢任何提示或帮助。
谢谢。