【发布时间】：2021-03-31 14:37:45
【问题描述】：
我正在尝试将仿射变换（表示为张量 (batch_size, 3, 3)）应用于 TensorFlow 2 中包含一批图像（batch_size、通道、高度、宽度）的张量。
可以通过使用tfa.image.transform (https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/image/transform) 将一般变换应用于张量，但这需要将射影变换而不是仿射变换作为输入。投影变换是表示变换的 8 维向量，而不是 3 X 3 矩阵。在 Tensorflow 1 中，这很容易解决，方法是使用 tf.contrib.image.matrices_to_flat_transforms 将仿射变换转换为投影变换。但是，Tensorflow 2 中不再提供此功能，据我所知，tfa 中没有新功能可以替代此功能。
所以我的问题是：如果我有一个仿射变换的张量和一个包含一批图像的张量，我如何将变换应用于 TensorFlow 2 中的图像？
【问题讨论】：
标签： python image tensorflow tensorflow2.0 affinetransform