Я пытаюсь повторно использовать код дополнения данных, используемый в проектах оценки позы, я хотел бы иметь возможность map до tf.data.Dataset.
Вот версия этого кода: https://github.com/scnuhealthy/Tensorflow_PersonLab/blob/master/transformer.py
В основном он генерирует случайные 2-мерные аффинные преобразования (3-ий матрицы, такие как матрицы вращения, третий измерение для переводов) до умножения результатов.
Мне не удалось получить доступ к свойству numpy() внутри tf.data.Dataset.map() (возможно, потому что эта часть имеет Tensor вместо EagerTensor)
Мой вопрос: как я могу генерировать такие матрицы в тензорном потоке 2? И есть ли эквивалент cv2.warpAffine?