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RAW 画像 (RGGB) でテンソルフローを使用して CNN をトレーニングしています。私のクライアントは、ニューラル ネットワークが pos-process なしで出力画像を再構成することを要求したため、 a は出力に対して何もできません。これは入力です：

私のニューラルネットワークの出力は次のとおりです。

次のようにreshapeを使用しようとしました：

output = tf.keras.layers.Reshape((height, width, 1))(model)

しかし、うまくいきませんでした。この場合、RAW 画像の巧妙な変形を実行して、入力と同じ形状に戻し、各色の位置を正しい位置にするにはどうすればよいでしょうか?

よろしく！

16ビットの生の画像ファイルで、ホワイトバランス、ヒストグラムイコライゼーションなどのさまざまな画像処理機能を実行できるPython用の優れたライブラリはありますか?

そのようなものをしばらく探しましたが、何も思いつきませんでした...

ベクトルを初期化する方法は知っているが、それらの要素の正確な順序がわからない状況があります。

問題は、ベクトルを初期化する方法です。それが保持する要素はあまり軽量ではないので、初期化されていないベクトルを作成して少しごまかすことをお勧めします。

問題は、後で値を割り当てるときに、前の要素 (初期化されていないガベージ) を削除してパニックになることです。

デフォルトのドロップ動作をトリガーせずに要素をベクターに割り当てるにはどうすればよいですか?

問題があり、たくさん検索しましたが、答えが見つかりませんでした。

例としてファイルから読み取ります：「video.mp4」をバイナリで例として取得します：b'\x00\x02\x1a\x00'（バイナリリスト）ファイルに文字列として保存しました：b'\x00\x02\ x1a\x00' (文字列)

「b'\x00\x02\x1a\x00」（文字列）再度バイナリに変換したいのですが、結果がありません!!

時々私はこのように取得します b"b'\x00\x02\x1a\x00"'

答えはありますか??

ああ、すみません、オリジナルがめちゃくちゃなので、ここでは簡単なコードを作りました

でも同じこと