tensorflow图像基本处理
tensorflow库提供的专门的图片处理库,以下只是部分示例,更多函数请参照源码‘\tensorflow_api\v1\image_init_.py’
加载图像
方式1:
使用tf.gfile.GFile以二进制方式读jpg文件,然后通过tf.image.decode_jpeg进行解码
注函数都返回tensor张量,需在session中运行
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
image_raw = tf.gfile.GFile('./image/cat/cat.jpg','rb').read()
with tf.Session() as sess:
image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw)
plt.imshow(image_data.eval())
plt.show()
上面的方法不太适合读取批量数据,批量读取可以采用另一种方式,把图像看成一个文件,用队列的方式进行读取,在tensorflow中,队列不仅仅是一种数据结构,更提供多线程机制
方法2:批量读取文件
path1 = './image/cat/cat.jpg'
file_queue = tf.train.string_input_producer([path1]) #创建输入队列
image_reader = tf.WholeFileReader()
_,image=image_reader.read(file_queue) #将完整的文件加载到内存
image = tf.image.decode_jpeg(image)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator() #协同启动的线程
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord) #启动线程运行
plt.imshow(image.eval())
plt.show()
coord.request_stop() #通在所有的线程
coord.join(threads)
调整图像大小
通过tf.image.resize_image()来调整图片大小
函数原型:
tf.image.resize_images(
images,
size,
method=ResizeMethod.BILINEAR,
align_corners=False,
preserve_aspect_ratio=False)
参数:
method:图片形状调整方法,可以取下面的值
ResizeMethod.BILINEAR:默认方法,双线性插值
ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR:最近邻插值
ResizeMethod.BICUBIC:双三次插值
ResizeMethod.AREA:区域插值
align_corners:布尔型参数,默认为False,为True时,输入张量和输出张量的四个角的像素点的中心是对齐的,保留四个角的像素值
preserve_aspect_ratio:布尔型参数,默认为False,设置是否保持输入图片的长、宽比,如果设置为True,输入图像 images 的尺寸将调整为输入 size 的大小,同时保持原始输入图片的长宽比。如果输入 size 的比输入图像 images的尺寸大,将会按照比例放大输入图像 images
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
image_raw = tf.gfile.GFile('./image/cat/cat.jpg','rb').read()
with tf.Session() as sess:
image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw)
resized = tf.image.resize_images(image_data,[300,300],method=0)
plt.imshow(np.asarray(resized.eval(),dtype='uint8'))
plt.show()
剪切和填充图像
tf.image.resize_image_with_crop_or_pad()
函数原型:
def resize_image_with_crop_or_pad(image, target_height, target_width):
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
image_raw = tf.gfile.GFile('./image/cat/cat.jpg','rb').read()
with tf.Session() as sess:
image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw)
resized = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image_data,1000,1000)
plt.imshow(np.asarray(resized.eval(),dtype='uint8'))
plt.show()
对角线翻转图像
函数原型:
tf.image.transpose_image(image)
with tf.Session() as sess:
image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw)
resized = tf.image.transpose_image(image_data)
plt.imshow(np.asarray(resized.eval(),dtype='uint8'))
plt.show()
调整图像色彩
def adjust_brightness(image, delta)
def random_brightness(image, max_delta, seed=None)
max_delta:最大差量
with tf.Session() as sess:
image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw)
brightness = tf.image.random_brightness(image_data,max_delta=0.4,seed=42)
plt.imshow(np.asarray(brightness.eval(),dtype='uint8'))
plt.show()
调整图像色调饱和度
def adjust_hue(images, delta, name=None)
delta:差量
with tf.Session() as sess:
image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw)
adjust_hue = tf.image.adjust_hue(image_data,delta=0.4)
plt.imshow(np.asarray(adjust_hue.eval(),dtype='uint8'))
plt.show()
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