TensorFlow图像处理函数
参考书
《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）
图像编码处理+图像大小调整+图像翻转+图像色彩调整+处理标注框
#!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_deal_test1.py @time: 2019/1/21 10:06 @desc: 用TensorFlow对jpeg格式图像进行编码/解码 """ # matplotlib.pyplot是一个python的画图工具。在这一节中使用这个工具来可视化经过TensorFlow处理的图像。 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 读取图像的原始数据。 image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('F:/Python3Space/figuredata_deal/krystal.jpg', 'rb').read() with tf.Session() as sess: # 对图像进行jpeg的格式解码从而得到图相对应的三维矩阵。TensorFlow还提供了tf.image.decode_png函数对png格式的图像进行解码。 # 解码之后的结果为一个张量，在使用它的取值之前需要明确调用运行的过程。 img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) imag_data = tf.image.convert_image_dtype(img_data, dtype=tf.float32) # 调整图像调整大小 # 0：双线性插值法 resized_0 = tf.image.resize_images(imag_data, [300, 300], method=0) # 1：最近邻居法 resized_1 = tf.image.resize_images(imag_data, [300, 300], method=1) # 2：双三次插值法 resized_2 = tf.image.resize_images(imag_data, [300, 300], method=2) # 3：面积插值法 resized_3 = tf.image.resize_images(imag_data, [300, 300], method=3) # 对图像进行裁剪和填充 croped = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(imag_data, 1000, 1000) padded = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(imag_data, 3000, 3000) # 用过比例调整图像大小 central_cropped = tf.image.central_crop(imag_data, 0.5) # 将图像上下翻转 flipped_0 = tf.image.flip_up_down(imag_data) # 将图像左右翻转 flipped_1 = tf.image.flip_left_right(imag_data) # 将图像沿对角线翻转 transposed = tf.image.transpose_image(imag_data) # 随机图像翻转 flipped_2 = tf.image.random_flip_up_down(imag_data) flipped_3 = tf.image.random_flip_left_right(imag_data) # 图像亮度调整 adjusted = tf.image.adjust_brightness(imag_data, -0.5) # 色彩调整的API可能导致像素的实数值超出0.0-1.0的范围，因此在输出最终图像前需要将其值截断在0.0-1.0范围区内，否则 # 不仅图像无法正常可视化，以此为输入的神经网络的训练质量也可能收到影响。 adjusted_0 = tf.clip_by_value(adjusted, 0.0, 1.0) # 将图像的亮度+0.5 adjusted = tf.image.adjust_brightness(imag_data, 0.5) adjusted_1 = tf.clip_by_value(adjusted, 0.0, 1.0) # 在[-max_delta, max_delta)的范围随机调整图像的亮度。 adjusted_2 = tf.image.random_brightness(imag_data, max_delta=0.5) # 改变图像的对比度 adjusted_3 = tf.image.adjust_contrast(imag_data, 0.5) adjusted_4 = tf.image.adjust_contrast(imag_data, 5) adjusted_5 = tf.image.random_contrast(imag_data, 0.1, 10) # 调整图像色相 adjusted_6 = tf.image.adjust_hue(imag_data, 0.1) adjusted_7 = tf.image.adjust_hue(imag_data, 0.6) adjusted_8 = tf.image.random_hue(imag_data, 0.3) # 调整图像饱和度 adjusted_9 = tf.image.adjust_saturation(imag_data, -5) adjusted_10 = tf.image.adjust_saturation(imag_data, 5) adjusted_11 = tf.image.random_saturation(imag_data, 0, 5) # 图像标准化：将图像上的亮度均值变为0，方差变为1,。 adjusted_12 = tf.image.per_image_standardization(imag_data) # 处理标注框 # 将图像缩小一些，这样可视化能让标准框更加清楚。 # img_data_deal = tf.image.resize_images(imag_data, [180, 267], method=1) # 图像的输入是一个batch的数据，也就是多张图像组成四维矩阵，所以需要将解码之后的图像矩阵加一维 batched_1 = tf.expand_dims(tf.image.convert_image_dtype(img_data, tf.float32), 0) boxes = tf.constant([[[0.05, 0.05, 0.9, 0.7], [0.35, 0.47, 0.5, 0.56]]]) result = tf.image.draw_bounding_boxes(batched_1, boxes) # 随机截取图像上有信息含量的部分 # 可以通过提供标注框的方式来告诉随机截取图像的算法哪些部分是“有信息量”的 begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(tf.shape(img_data), bounding_boxes=boxes, min_object_covered=0.4) # 通过标注框可视化随机截取得到的图像 batched_2 = tf.expand_dims(tf.image.convert_image_dtype(img_data, tf.float32), 0) image_with_box = tf.image.draw_bounding_boxes(batched_2, bbox_for_draw) # 截取随机出来的图像。 distorted_image = tf.slice(img_data, begin, size) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans-serif字体） plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题） # ''' fig1 = plt.figure(1, (16, 16), dpi=100) ax = plt.subplot(331) ax.set_title('原图') plt.imshow(imag_data.eval()) ax = plt.subplot(332) ax.set_title('双线性插值法') plt.imshow(resized_0.eval()) ax = plt.subplot(333) ax.set_title('最近邻居法') plt.imshow(resized_1.eval()) ax = plt.subplot(334) ax.set_title('双三次插值法') plt.imshow(resized_2.eval()) ax = plt.subplot(335) ax.set_title('面积插值法') plt.imshow(resized_3.eval()) ax = plt.subplot(336) ax.set_title('对图像进行裁剪') plt.imshow(croped.eval()) ax = plt.subplot(337) ax.set_title('对图像进行填充') plt.imshow(padded.eval()) ax = plt.subplot(338) ax.set_title('比例调整图像大小') plt.imshow(central_cropped.eval()) fig2 = plt.figure(2, (16, 16), dpi=250) ax = plt.subplot(331) ax.set_title('图像上下反翻转') plt.imshow(flipped_0.eval()) ax = plt.subplot(332) ax.set_title('图像左右翻转') plt.imshow(flipped_1.eval()) ax = plt.subplot(333) ax.set_title('沿对角线翻转') plt.imshow(transposed.eval()) ax = plt.subplot(334) ax.set_title('随机上下翻转') plt.imshow(flipped_2.eval()) ax = plt.subplot(335) ax.set_title('随机左右翻转') plt.imshow(flipped_3.eval()) ax = plt.subplot(336) ax.set_title('亮度调整-0.5') plt.imshow(adjusted_0.eval()) ax = plt.subplot(337) ax.set_title('亮度调整+0.5') plt.imshow(adjusted_1.eval()) ax = plt.subplot(338) ax.set_title('亮度随机调整') plt.imshow(adjusted_2.eval()) fig3 = plt.figure(3, (16, 16), dpi=250) ax = plt.subplot(331) ax.set_title('对比度调整+0.5') plt.imshow(adjusted_3.eval()) ax = plt.subplot(332) ax.set_title('对比度调整+5') plt.imshow(adjusted_4.eval()) ax = plt.subplot(333) ax.set_title('对比度随机调整') plt.imshow(adjusted_5.eval()) ax = plt.subplot(334) ax.set_title('色相调整+0.1') plt.imshow(adjusted_6.eval()) ax = plt.subplot(335) ax.set_title('色相调整+0.6') plt.imshow(adjusted_7.eval()) ax = plt.subplot(336) ax.set_title('色相随机调整') plt.imshow(adjusted_8.eval()) ax = plt.subplot(337) ax.set_title('饱和度调整-5') plt.imshow(adjusted_9.eval()) ax = plt.subplot(338) ax.set_title('饱和度调整+5') plt.imshow(adjusted_10.eval()) ax = plt.subplot(339) ax.set_title('饱和度随机调整') plt.imshow(adjusted_11.eval()) # ''' fig4 = plt.figure(4, (16, 16), dpi=250) ax = plt.subplot(221) ax.set_title('图像标准化') plt.imshow(adjusted_12.eval()) ax = plt.subplot(222) ax.set_title('处理标注框') plt.imshow(result[0].eval()) ax = plt.subplot(223) ax.set_title('随机生成的包含一定信息量的边框') plt.imshow(image_with_box[0].eval()) ax = plt.subplot(224) ax.set_title('随机截取图像上信息含量的部分') plt.imshow(distorted_image.eval()) # 使用pyplot工具可视化得到的图像。 # plt.show() # ''' fig1.savefig('F:/Python3Space/figuredata_deal/figure1.jpg', bbox_inches='tight') fig2.savefig('F:/Python3Space/figuredata_deal/figure2.jpg', bbox_inches='tight') fig3.savefig('F:/Python3Space/figuredata_deal/figure3.jpg', bbox_inches='tight') # ''' fig4.savefig('F:/Python3Space/figuredata_deal/figure4.jpg', bbox_inches='tight') # 将表示一张图像的三维矩阵重新按照jpeg格式编码并存入文件中，打开这张图像，可以得到和原始图像一样的图像。 # encoded_image = tf.image.encode_jpeg(imag_data) # with tf.gfile.GFile('C:/Users/Administrator/Desktop/Python3Space/figuredata_deal/output.jpg', 'wb') as f: # f.write(encoded_image.eval())
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