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tensorflow - 为什么 tf.image.ssim 总是返回 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_shape'

问题描述

我正在尝试使用tf.image.ssim来获取 2 个图像之间的相似性，但是，它返回一个属性错误。由于我只是直接使用 TensorFlow 代码，因此我看不到任何调试此问题的方法。

import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
iris = datasets.load_iris()
x_train, y= tf.keras.datasets.mnist.load_data(
    path='mnist.npz'
)

tf.image.ssim(
    x_train[0][0], x_train[0][0], 255
)

标签： tensorflow

解决方案

MNIST 返回 2D 灰度图像，SSIM 要求图像为 3D。因此，只需扩展要比较的返回图像的暗度并在其上应用 SSIM。

import numpy as np

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(
    path='mnist.npz'
)

x_train_expanded = np.expand_dims(x_train[0], axis=2)
print(tf.image.ssim(x_train_expanded, x_train_expanded, 255))

它返回以下内容：

tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32)

返回的张量包含批量每个图像的 MS-SSIM 值。这些值在 [0, 1] 范围内，示例返回值 1，表示两个图像相同。

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