使用张量流创建图像的颜色直方图

有没有一种简洁的方法来计算图像的颜色直方图？也许通过滥用内部代码tf.histogram_summary？从我所看到的,这段代码不是很模块化,直接调用一些C++代码.

提前致谢.

我会使用tf.unsorted_segment_sum,其中"段ID"是根据颜色值计算的,而你总和的是一个tf.ones向量.请注意,tf.unsorted_segment_sum可能更好地将其视为"桶总和".它实现dest[segment] += thing_to_sum- 完全是直方图所需的操作.

稍微伪代码(意思是我还没有运行):

binned_values = tf.reshape(tf.floor(img_r * (NUM_BINS-1)), [-1])
binned_values = tf.cast(binned_values, tf.int32)
ones = tf.ones_like(binned_values, dtype=tf.int32)
counts = tf.unsorted_segment_sum(ones, binned_values, NUM_BINS)

您可以在一次通过中完成此操作,而不是使用拆分来分离r,g和b值,如果您想要巧妙地构建您的"1"看起来像"100100 ..."表示红色,"010010"表示绿色,等,但我怀疑它总体上会更慢,而且更难阅读.我只是做你上面提到的分裂.