Python 在使用Tensorflow对图像进行分类时，如何获得识别对象的像素矩阵？

我想在使用Tensorflow（classify_image.py）对图像进行分类时，得到图像中对象的像素矩阵

换句话说，必须首先对识别出的对象进行分割。 图片中有一台计算机，我想得到属于计算机的所有像素

但到目前为止，我还无法从Tensorflow的教程中找到一个示例

我唯一能得到的是通过Tensorflow示例代码得到的识别结果

e、 g

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有人有主意吗？这可能吗？

以下是使用TensorFlow进行图像分割的模型链接：

softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('softmax:0')
predictions = sess.run(softmax_tensor,
                       {'DecodeJpeg/contents:0': image_data})
predictions = np.squeeze(predictions)

# Creates node ID --> English string lookup.
node_lookup = NodeLookup()

top_k = predictions.argsort()[-FLAGS.num_top_predictions:][::-1]
for node_id in top_k:
  human_string = node_lookup.id_to_string(node_id)
  score = predictions[node_id]
  print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score))