example-apps/PDD/pcb-defect-detection/libs/box_utils/tf_ops.py

   1 # -*- coding:utf-8 -*-
   2
   3 from __future__ import absolute_import, print_function, division
   4
   5 import tensorflow as tf
   6
   7 '''
   8 all of these ops are derived from tenosrflow Object Detection API
   9 '''
  10 def indices_to_dense_vector(indices,
  11                             size,
  12                             indices_value=1.,
  13                             default_value=0,
  14                             dtype=tf.float32):
  15   """Creates dense vector with indices set to specific (the para "indices_value" ) and rest to zeros.
  16
  17   This function exists because it is unclear if it is safe to use
  18     tf.sparse_to_dense(indices, [size], 1, validate_indices=False)
  19   with indices which are not ordered.
  20   This function accepts a dynamic size (e.g. tf.shape(tensor)[0])
  21
  22   Args:
  23     indices: 1d Tensor with integer indices which are to be set to
  24         indices_values.
  25     size: scalar with size (integer) of output Tensor.
  26     indices_value: values of elements specified by indices in the output vector
  27     default_value: values of other elements in the output vector.
  28     dtype: data type.
  29
  30   Returns:
  31     dense 1D Tensor of shape [size] with indices set to indices_values and the
  32         rest set to default_value.
  33   """
  34   size = tf.to_int32(size)
  35   zeros = tf.ones([size], dtype=dtype) * default_value
  36   values = tf.ones_like(indices, dtype=dtype) * indices_value
  37
  38   return tf.dynamic_stitch([tf.range(size), tf.to_int32(indices)],
  39                            [zeros, values])
  40
  41
  42
  43
  44 def test_plt():
  45   from PIL import Image
  46   import matplotlib.pyplot as plt
  47   import numpy as np
  48
  49   a = np.random.rand(20, 30)
  50   print (a.shape)
  51   # plt.subplot()
  52   b = plt.imshow(a)
  53   plt.show()
  54
  55
  56 if __name__ == '__main__':
  57   test_plt()