這是我的代碼片段，我怎樣做conatenate所有列車圖像（左，右，面罩）。在變數l，用[4, ?, ?, 3]形狀řtensores被分配。 with tf.Session() as session:
l_train = [x.l_img for x in images][:4]
r_train = [x.r_img for x in images][:4]
m_t
我想重寫我的代碼以可視化我的數據集中的所有標籤，並查看比較結果。 你可以看到左邊的標籤圖像，並在右手邊學習輸出： 我所有的圖像具有不同的形狀和我 for i in range(len(files_mask)):
t_image_left = tf.read_file(files_left[i], name='read_fileimage_left')
t_image_right
在python使用opencv3，我與用下面的代碼由boxPoints界定不同段的圖象： (_, conts, _) = cv2.findContours(img, mode=cv2.RETR_EXTERNAL, method=cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
boxes = []
# loop over contours
for c in conts:
# g