如何将 TensorFlow 2 中的crop_to_bounding_box 应用于符号张量？

Question

我有以下代码，旨在查找像素强度 >= 25 的第一个和最后一个像素，然后裁剪到该边界框：

white_pixels = tf.where(input_img >= 25)
first_white_pixel = white_pixels[:, 0]
first_white_pixel = tf.cast(first_white_pixel, dtype=tf.int32)
last_white_pixel = white_pixels[:, -1]
last_white_pixel = tf.cast(last_white_pixel, dtype=tf.int32)
cropped = tf.image.crop_to_bounding_box(input_img, first_white_pixel[0], 0, last_white_pixel[0] - first_white_pixel[0], 299)

但是，我不断收到错误消息，指出 tf.image.crop_to_bounding_box 中的 target_height 必须高于 0。在我所有的图像中，last_white_pixel[0] - first_white_pixel[0] 的结果肯定高于 0。代码是在 TensorFlow 2.3 中作为符号张量执行，并且在非符号设置中工作正常（因为缺少更好的术语）。

Answer 1

我的错误似乎是切片错误。而不是写

first_white_pixel = white_pixels[:, 0]
last_white_pixel = white_pixels[:, -1]

我应该写的

first_white_pixel = white_pixels[0, :]
last_white_pixel = white_pixels[-1, :]