Tensorflow 中是否有卷积函数来应用 Sobel 滤波器？答案

【问题标题】：Is there a convolution function in Tensorflow to apply a Sobel filter?Tensorflow 中是否有卷积函数来应用 Sobel 滤波器？
【发布时间】：2016-06-04 13:38:19
【问题描述】：

Tensorflow 中是否有任何 convolution 方法可将 Sobel 滤波器应用于图像 img（张量类型为 float32 且等级为 2）？

sobel_x = tf.constant([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]], 'float32')
result = tf.convolution(img, sobel_x) # <== TO DO THIS

我已经看到了tf.nn.conv2d，但我不知道如何使用它进行此操作。有什么方法可以使用tf.nn.conv2d 来解决我的问题吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow convolution sobel

【解决方案1】：

也许我在这里遗漏了一个微妙之处，但您似乎可以使用 tf.expand_dims() 和 tf.nn.conv2d() 将 Sobel 过滤器应用于图像，如下所示：

sobel_x = tf.constant([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]], tf.float32)
sobel_x_filter = tf.reshape(sobel_x, [3, 3, 1, 1])
sobel_y_filter = tf.transpose(sobel_x_filter, [1, 0, 2, 3])

# Shape = height x width.
image = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None])

# Shape = 1 x height x width x 1.
image_resized = tf.expand_dims(tf.expand_dims(image, 0), 3)

filtered_x = tf.nn.conv2d(image_resized, sobel_x_filter,
                          strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
filtered_y = tf.nn.conv2d(image_resized, sobel_y_filter,
                          strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

【讨论】：

完成后我发现可以应用 tf.squeeze(filtered_x)。谢谢！
你能解释一下它是如何工作的吗？我如何才能真正卷积真实图像并显示它？
第二个“sobel_x_filter”（soble_x_filter）有错别字。
@OliasailO 感谢您指出这一点！我已经更新了代码。
您的 sobel_x 过滤器不正确。 tf.constant([[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]], tf.float32) 最左边的必须与最右边的交换。

【解决方案2】：

Tensorflow 1.8 添加了 tf.image.sobel_edges()，所以这是现在最简单也可能是最稳健的方法。

【讨论】：