Unsupervised Deep Image Stitching代码理解

文章目录

• • • 一、ImageAlignment
    • • • 1、synthetic_dataset.py
        • 2、train_H.py
        • • with tf.name_scope(scope)含义
          • os.path.join()
          • glob.glob()

一、ImageAlignment

1、synthetic_dataset.py

该文件主要是用来产生实验所需数据集的函数。

2、train_H.py

该部分是简单的参数传递。

with tf.name_scope(scope)含义

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定义一个命名空间。命名空间对变量的使用没有任何影响，不会导致在命名空间内可以使用在其他地方就不可以使用的情况；

意义：

1. 在某个tf.name_scope()指定的区域中定义的所有对象及各种操作，他们的“name”属性上会增加该命名区的区域名，用以区别对象属于哪个区域；
2. 将不同的对象及操作放在由tf.name_scope()指定的区域中，便于在tensorboard中展示清晰的逻辑关系图，这点在复杂关系图中特别重要。

os.path.join()

参考链接
os.path.join()函数：连接两个或更多的路径名组件。

glob.glob()

参考链接
glob模块的主要方法就是glob,该方法返回所有匹配的文件路径列表（list）；该方法需要一个参数用来指定匹配的路径字符串（字符串可以为绝对路径也可以为相对路径），其返回的文件名只包括当前目录里的文件名，不包括子文件夹里的文件。

标签：Stitching,name,Unsupervised,Image,path,tf,scope,os,glob
来源： https://blog.csdn.net/qq_46111316/article/details/120900659