Python Tensorflow-为图像张量中的每个像素查找最大的3个相邻像素

我正在努力寻找像素附近最大的k像素。输入是

nonetype

动态图像张量

versions:
-tensorflow 1.2-gpu
-python 3.5

为了提取图像张量中每个像素的邻域，我创建了一个眼睛过滤器：

w = np.eye(9).reshape((3, 3, 1, 9))
weights=tf.constant(w,tf.float32)
pixel_determ= tf.nn.conv2d(patches_batch, weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') #shape=(8, 183, 275, 9)

结果张量的深度为9，包括邻域和中心像素值本身

我需要做的是为图像的每个像素沿深度定位3个最大值（位置必须保留），并为最大值3指定

True

或

“1”

，其余指定

“0”

或

False

我对函数

tf.nn.top\k

有点困惑。我无法获得正确的索引。此外，我还没有尝试过，但它似乎不接受

None

类型数据。有什么诀窍或其他方法可以做到这一点吗

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如果能得到任何帮助，我将不胜感激。先谢谢你

我想我找到了解决办法

def biggest_k_indices(mat, k):
    _, indices_mat =tf.nn.top_k(mat, tf.shape(mat)[3], sorted=False)
    _, indices_k =tf.nn.top_k(mat, k, sorted=False)
    index= []
    eq =[]

    for i in range(k):
        index.append(tf.expand_dims(indices_k[:,:,:,i],-1))
        eq.append(tf.equal(indices_mat,index[i]))

    bool_comb =tf.logical_or(eq[0],eq[1])
    if (k==2):
        index.clear() 
        eq.clear()
        return bool_comb

    for i in eq[2:]:
        bool_comb=tf.logical_or(bool_comb,i)

    index.clear()
    eq.clear()
    return bool_comb

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在这个函数中，我在循环中逐个比较张量的指数和k个最大指数。然后在

tf.logical\u or

的帮助下，我将

True

值收集到一个张量

bool\u comb

中。我只使用一个测试阵列测试了它。所以我不确定它是否100%有效

使用

tf.nn.top_k

时会得到什么样的输出？它只给出最大值的深度数，而不是完整的索引