TensorFlow.js - tf.browser.fromPixels()函数介绍

TensorFlow.js是由Google开发的JavaScript端机器学习框架，可以让开发者在浏览器中运行训练好的模型或训练自己的模型。其中tf.browser.fromPixels()函数可以将图像转化为张量，是图像处理的重要函数之一。

tf.browser.fromPixels(
    pixels: ImageData|HTMLImageElement|HTMLCanvasElement|HTMLVideoElement|
            tf.Tensor3D|ImageData.PixelArray,
    numChannels?: number
): tf.Tensor3D

参数说明

• pixels: HTML元素中的像素，可以是ImageData、HTMLImageElement、HTMLCanvasElement、HTMLVideoElement、Tensor3D、ImageData.PixelArray中的任意一种。
• numChannels: 可选参数，指定张量的通道数，默认为3。可以是1、2、3或4中的任意一个，其中1为灰度图像，2为灰度图像和Alpha，3为红绿蓝通道，4为红绿蓝和Alpha通道。

用法示例

从HTML元素中生成张量

const img = document.getElementById('image');
const tensor = tf.browser.fromPixels(img);
console.log(tensor);

从像素数据中生成张量

const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
const tensor = tf.browser.fromPixels(imageData);
console.log(tensor);

指定通道数生成张量

const tensor = tf.browser.fromPixels(img, 1); // gray scale
console.log(tensor);

返回结果

函数返回一个张量，类型为Tensor3D，即具有三个维度的张量。第一个维度为图像的高度，第二个维度为图像的宽度，第三个维度为图像的通道数。如果指定了通道数，则第三个维度为指定的通道数。

总结

通过tf.browser.fromPixels()函数，我们可以将HTML元素或像素数据转化为张量，方便进行图像处理、卷积神经网络训练等操作。同时，我们还可以指定通道数，以适应不同的需求。