有没有办法在tensorflow中只检测宽度大于200px的对象？

在TensorFlow中，可以通过设置阈值来筛选宽度大于200px的对象。具体步骤如下：

1. 首先，加载并预处理图像数据。可以使用TensorFlow提供的图像处理库（如tf.image）来完成图像的读取、缩放、裁剪等操作。
2. 接下来，使用目标检测模型（如SSD、Faster R-CNN等）对图像进行推理。可以使用TensorFlow提供的模型库（如tf.keras.applications）加载预训练的模型，或者自己训练一个目标检测模型。
3. 在推理过程中，模型会输出每个检测到的对象的边界框（bounding box）信息，包括左上角和右下角的坐标。可以通过计算边界框的宽度来判断对象的宽度是否大于200px。
4. 对于宽度大于200px的对象，可以进行进一步的处理，如绘制边界框、标记类别等。

以下是一些相关的腾讯云产品和产品介绍链接地址，供参考：

1. 腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）：提供图像处理相关的服务，包括图像识别、图像分析等。
2. 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供基于TensorFlow的机器学习平台，支持模型训练和推理。

请注意，以上仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求选择适合的产品和服务。