TensorFlow.js中的tf.dilation2d()函数

TensorFlow.js是一个开源的机器学习库，用于在浏览器和Node.js中训练和部署机器学习模型。tf.dilation2d()是TensorFlow.js中的一个函数，用于执行二维形态学膨胀操作。

什么是形态学膨胀？

形态学膨胀是图像处理中的一种运算，主要用于增强二值图像中的区域和去除噪点。膨胀操作通过在像素周围添加尺寸为定义的“结构元素(kernel)”的像素值来扩大亮区域（黑色像素连接成的区域），并用结构元素覆盖图像的转移点。

tf.dilation2d()函数

tf.dialation2d()函数接受五个参数：

• x: 要膨胀的 Tensor，必须是4维的。在批处理中，x的形状应该是 (batch, height, width, inChannels)。
• filter: 包含结构元素（kernel）的 Tensor，用于膨胀图像。 filter必须是4D Tensor，它的形状为 [filterHeight, filterWidth, inChannels, outChannel]。
• strides: 整数数组，用于指定在高维和宽维方向的步长。当定义为1时，膨胀操作基本上是在与原始形状相同的位置中进行的。如果大小为大于1的数字，则会进行相应数量的跨越，使得在高纬或宽纬上缩小。默认值为[1, 1]。
• pad: 指定如何在图像边缘处理问题的字符串，应该是'VALID'或'SAME'的其中一种。VALID表示只进行有效的卷积操作，SAME表示保留图像边缘。默认值是'SAME'。
• dilations: 正整数，指定了与kernel的每个维度的元素间隔。例如， dilations: [3, 3]表明其中每个kernel元素之间跨了3个行和3个列像素。默认值是 1 。

tf.dialation2d() 将一个4D Tensor 和一个4D结构元素(kernel)作为输入，输出进行形态学膨胀后的张量。

以下代码片段给出了使用tf.dialation2d()函数的一个简单示例：

const tf = require('@tensorflow/tfjs-node-gpu');

// 构建一个4维tensor
const input = tf.tensor4d([
  [[[1], [1], [1]],
    [[1], [1], [0]],
    [[1], [0], [1]]]
]);

// 定义kernel
const filter = tf.tensor4d([
  [[[0]], [[1]], [[0]]],
  [[[1]], [[1]], [[1]]],
  [[[0]], [[1]], [[0]]]
]);

// 调用tf.dilation2d()函数
const output = tf.image.dilation2d(input, filter, [1, 1], 'SAME', 'NHWC');

output.print();

在上面的示例中，我们首先通过tf.tensor4d()创建了一个4维的张量，然后定义了一个结构元素（kernel）用于形态学膨胀。 最后，我们调用了tf.dilation2d()函数对图像进行了膨胀操作，并使用print() 函数打印输出结果。

注意事项

• tf.dilation2d() 函数仅接受4维张量作为输入，如果输入张量的维度不正确，函数将抛出异常。
• 返回的输出张量总是与输入张量具有相同的 batch 和 inChannels 值，但 height 和 width 取决于指定的步长和边缘填充值。
• tf.dialation2d()函数不支持反向传播。如果需要反向传播，请使用内置API中的其他函数。
• 参数'NHWC'是仅支持的格式，不支持其他数据format。