Искажение изображения после классификации Tensorflow - PullRequest
Новая
       73

Искажение изображения после классификации Tensorflow

0 голосов
/ 12 марта 2020

Я сделал сверточный тензорный поток на основе fast_rcnn_inception_v2_pets. Я не могу понять, почему входные изображения имеют размер около 500-600 Кб, после классификации и после того, как ограничивающие рамки утоплены, они становятся около 4,5 Мб. Существует также некоторое искажение цвета. Выходные изображения имеют меньше красного цвета, чем исходный, хотя в изображениях Tensorboard evolution нормальный красный цвет.

Есть часть кода, которую я использую для рисования ограничительных рамок и сохранения изображения в формате jpeg (через vis_utils): 

vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
    image,
    np.squeeze(boxes),
    np.squeeze(classes).astype(np.int32),
    np.squeeze(scores),
    category_index,
    use_normalized_coordinates=True,
    line_thickness=8,
    min_score_thresh=0.60
)

PATH_TO_SAVE = '********************/TEST2.jpg'
vis_util.save_image_array_as_png(image, PATH_TO_SAVE)

Может быть, у кого-то есть аналогичная проблема с сохранением классифицированных изображений?

...