import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",'rb').read() with tf.Session() as sess:
img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)
# 输出解码之后的三维矩阵。
print(img_data.eval())
img_data.set_shape([1797, 2673, 3])
print(img_data.get_shape())

with tf.Session() as sess:
plt.imshow(img_data.eval())
plt.show()

with tf.Session() as sess:
# 如果直接以0-255范围的整数数据输入resize_images,那么输出将是0-255之间的实数,
# 不利于后续处理。本书建议在调整图片大小前,先将图片转为0-1范围的实数。
image_float = tf.image.convert_image_dtype(img_data, tf.float32)
resized = tf.image.resize_images(image_float, [300, 300], method=0)
plt.imshow(resized.eval())
plt.show()

with tf.Session() as sess:
croped = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 1000, 1000)
padded = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 3000, 3000)
plt.imshow(croped.eval())
plt.show()
plt.imshow(padded.eval())
plt.show()

with tf.Session() as sess:
central_cropped = tf.image.central_crop(img_data, 0.5)
plt.imshow(central_cropped.eval())
plt.show()

with tf.Session() as sess:
# 上下翻转
#flipped1 = tf.image.flip_up_down(img_data)
# 左右翻转
#flipped2 = tf.image.flip_left_right(img_data) #对角线翻转
transposed = tf.image.transpose_image(img_data)
plt.imshow(transposed.eval())
plt.show() # 以一定概率上下翻转图片。
#flipped = tf.image.random_flip_up_down(img_data)
# 以一定概率左右翻转图片。
#flipped = tf.image.random_flip_left_right(img_data)

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